Técnicas de análisis multivariante de datos

Se describen los conceptos de minería de datos de la forma más sencilla posible, de modo que sean inteligibles a lectores con formación diversa. Los capítulos comienzan describiendo las técnicas en lenguaje asequible y presentando a continuación la forma de tratarlas mediante aplicaciones prácticas. Una parte importante de cada capítulo son los casos prácticos totalmente resueltos, incluyendo la interpretación de los resultados. Los entornos de trabajo automatizados específicos de minería de datos que se utilizan son SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine. Adicionalmente se...

Esta obra aborda el tema de la bioestadística, herramienta matemática que contribuye a la explicación del proceso salud-enfermedad, cuyos fenómenos están acompañados de gran variabilidad que debe ser medida y cuantificada. Con base en su experiencia académica e investigativa, los autores buscan contribuir a desmitificar las preconcepciones que tengan los lectores sobre la bioestadística mediante un recorrido que parte de la estadística descriptiva –desde la necesidad de planificar las mediciones que se van a adelantar para explicar el proceso salud-enfermedad– hasta la...

El cálculo integral es una herramienta eficaz en el planteamiento y solución de problemas de aplicación en las diferentes temáticas que hacen parte de la estructura curricular de un programa de ingeniería. El cálculo obliga a deternerse, pensar y razonar cuidadosamente acerca del significado de los conceptos y sus implicaciones, por ello, esta rama de la matemática posee vital importancia en la formación intelectual del futuro ingeniero. Es por esta razón que el objetivo principal de esta obra, es familiarizar al estudiante de las escuelas de ingenierías técnicas y superiores con...

Este texto es una sencilla conversación del autor con sus lectores. No es un trabajo de erudición ni de investigación. Muchos temas de la colección son originales; muchos otros no lo son. Incluso podemos decir más: no son pocos los que seguirán figurando en las colecciones que se publiquen en el futuro.

Ofrece los siguientes temas con profundidad: fuerte cobertura de propagación de errores, mayor énfasis en las herramientas de ajuste de modelos, mayor conciencia de los problemas de importancia en la práctica, así como la comprobación de suposiciones de modelo y del uso de la simulación. INDICE: 1. Muestreo y estadística descriptiva. 2. Probabilidad. 3. Propagación de errores. 4. Distribuciones comúnmente usadas. 5. Intervalos de confianza... Etc.