Texto diseñado para facilitar el aprendizaje del análisis multivariante a alumnos de empresariales y sociología que no son expertos estadísticos. El enfoque aplicado y la reducción de la terminología y la notacion estadistica, junto con los numerosos ejemplos...
Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas multivariantes de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado. La disponibilidad de grandes volumenes de informacion y el uso generalizado de herramientas informaticas ha transformado el analisis de datos estableciendo un orden en las tecnicas especializadas que se aplican y englobandolas en el proceso de extraccion del conocimiento. Estas tecnicas persiguen el descubrimiento automatico del conocimiento contenido en la informacion almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos utilizando metodologias avanzadas de analisis multivariante de datos. El libro comienza tratando las tecnicas de reduccion de la dimension, que permiten simplificar ordenadamente el excesivo numero de variables a tratar con la minima perdida de informacion. Si se trata de variables cuantitativas, las tecnicas que permiten este tratamiento son el Analisis de Componentes Principales y el Analisis Factorial, y si se trabaja con variables cualitativas, se acudira al Analisis de Correspondencias Simples y Multiples y a las Tablas de Contingencia y Modelos Logaritmo Lineales. A continuacion se tratan las tecnicas de clasificacion y segmentacion, que tienen como finalidad clasificar los individuos en grupos mas o menos homogeneos en relacion al perfil que presenten en sus variables. Entre estas tecnicas destacan el Analisis Cluster y el Analisis Discriminante. Finalmente se trata tambien el Analisis de la Correlacion Canonica. Todas estas tecnicas se ilustran con ejercicios practicos representativos totalmente resueltos con el software mas utilizado actualmente en la materia como SPSS, SAS y STATGRAPHICS.
Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas de análisis multivariante de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individu
En este texto se hace especial énfasis en ofrecer problemas de aplicación en diferentes áreas como ingeniería, física, ciencias de la computación y biología, a fin de mostrar al lector cómo es que los metodos numericos se aplican a situaciones de la vida real.Indice Extractado: Preliminares matematicos - Solucion de ecuaciones de una variable - Interpolacion y aproximacion polinomial - Problemas de valor inicial para ecuaciones diferenciales ordinarias - Teoria de la aproximacion - Soluciones numericas de los sistemas de ecuaciones no lineales.
Libro clásico y favorito en su género que provee los fundamentos de los métodos modernos de aproximación numérica, y explica cómo y cuándo pueden utilizarse; asimismo, complementa los ejemplos y ejercicios con tecnologia, cuando es pertinente. Los problemas de aplicacion en diversas areas muestran el uso del analisis numerico en situaciones de la vida real. Contiene mas de 2.000 ejercicios actualizados y probados en clase.
Este texto tiene un equilibrio adecuado entre teoría, aplicaciones y métodos de soluciones. La teoría se presenta con gran claridad y se complementa con numerosos ejemplos que aplican los métodos numericos a problemas reales y facilitan la comprension de los conceptos. Se presentan varios metodos alternativos para solucionar problemas incluyendo gran cantidad de ejercicios, problemas y proyectos propuestos. El texto tiene un enfoque algoritmico y presenta algoritmos de los metodos numericos y programas en C y FORTRAN para resolver problemas. Se utilizan los paquetes computacionales MATLAB y Maple.
Este libro es una introducción al estudio de las aproximaciones numéricas a soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias y su implementación en el ordenador. Se divide en tres partes: la primera dedicada a problemas de valor inicial y la segunda a problemas de contorno. Los apendices finales estan dedicados a desarrollos teoricos complementarios, esquemas de algoritmos y practicas de ordenador. El libro comienza presentando de forma clara los metodos mas usuales de resolucion numerica de las ecuaciones. A partir de ahi se estudian teoricamente las propiedades de estos metodos y desde un principio se puede comenzar a implementar los metodos en el ordenador. De esta forma se consigue avanzar al mismo tiempo tanto en la implementacion numerica como en el desarrollo teorico. Esta dirigido a estudiantes de matematicas, ciencias e ingenieria con conocimientos basicos de ecuaciones diferenciales ordinarias y de metodos numericos elementales. Es un libro que admite lecturas a varios niveles de profundidad y se puede adaptar a los diferentes niveles de los estudios de grado en ciencias o ingenieria. Jose Maria Arrieta Algarra es catedratico de Matematica Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Raul Ferreira de Pablo es profesor titular de Matematica Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Rosa Pardo San Gil es profesora titular de Matematica Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Anibal Rodriguez Bernal es catedratico de Matematica Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid.
