Libros de estadística y probabilidad, página 3 de 116

El propósito de la presente monografía es mostrar al lector, de manera clara y sencilla, los aspectos fundamentales del análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). En particular, a los profesionales e investigadores interesados en desarrollar una clasificacion o diagnostico y evaluar el rendimiento de uno o mas clasificadores, validando e interpretando los resultados de dicha clasificacion o diagnostico. Por ello, el desarrollo de los fundamentos basicos de la teoria de las curvas ROC, se complementa ampliamente con la aplicacion practica, describiendo detalladamente los pasos para llevar a cabo la ejecucion e interpretacion del analisis de curvas ROC mediante programas informaticos, de manera que el lector pueda adaptarlo a su campo de aplicacion sin entrar en el desarrollo de fondo de esta metodologia. En lineas generales, el analisis de curvas ROC es una tecnica estadistica de decision que, a partir de una caracteristica, permite discriminar entre dos grupos o subpoblaciones de una poblacion, proporcionando un criterio de clasificacion y una medida de su bondad. El uso de las curvas ROC esta muy extendido en la actualidad y juega un papel fundamental en procesos de diagnostico y clasificacion, por ejemplo en deteccion de señales, psiquiatria, medicina y psicologia, y recientemente tambien en meteorologia, inteligencia artificial y economia.

Enseña a los estudiantes a utilizar el programa Excel de Microsoft para resolver problemas estadísticos que surgen en el área de negocios y en otras más. Incluso aquellos que no cuentan con experiencia previa en el uso de hojas electrónicas de cálculo, descubrirán que el enfoque paso a paso, y los ejemplos facilitan el aprendizaje de Excel para usarlo en el análisis de conjuntos de datos.

En este libro podemos encontrar material diseñado para prestar ayuda tanto al usuario más básico en el manejo de aplicaciones informáticas y en el conocimiento de herramientas estadísticas, como al usuario mas avanzado. Todo ello prestando mas atencion a los aspectos practicos o aplicados que a los teoricos o formales, aunque sin descuidar estos ultimos. Contiene dos partes bien diferenciadas. La primera incluye los procedimientos que permiten utilizar SPSS como gestor de datos. En la segunda se incluyen varios procedimientos que permiten utilizar SPSS como programa de analisis estadistico con las tecnicas mas comunes en los planes de estudio de las titulaciones universitarias: Estadistica descriptiva, exploratoria, contrastes sobre medias, analisis de varianza, correlacion y regresion, estadistica no parametrica y fiabilidad de escalas .

Este manual de Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud está pensado para estudiantes, profesores e investigadores que se ven en la necesidad de aplicar herramientas estadísticas. Tanto los contenidos como la exposicion se han intentado ajustar a la idea de que un profesional de las ciencias sociales y de la salud no es un estadistico (muy probablemente, tampoco pretende serlo) y, consecuentemente, no necesita ser un experto en los fundamentos matematicos de las herramientas estadisticas que aplica. Por esta razon, la exposicion se ha orientado a resaltar la utilidad de los procedimientos disponibles y las claves para saber elegirlos, aplicarlos e interpretarlos correctamente (aunque sin prescindir de los detalles necesarios para entender la logica y el significado de los mismos).

Este manual de Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud está pensado para estudiantes, profesores e investigadores que se ven en la necesidad de aplicar herramientas estadísticas. Tanto los contenidos como la exposicion se han intentado ajustar a la idea de que un profesional de las ciencias sociales y de la salud no es un estadistico (muy probablemente, tampoco pretende serlo) y, consecuentemente, no necesita ser un experto en los fundamentos matematicos de las herramientas estadisticas que aplica. Por esta razon, la exposicion se ha orientado a resaltar la utilidad de los procedimientos disponibles y las claves para saber elegirlos, aplicarlos e interpretarlos correctamente (aunque sin prescindir de los detalles necesarios para entender la logica y el significado de los mismos).Ademas, gracias a programas informaticos como el SPSS Statistics ya no es necesario invertir tiempo en complejos calculos que no contribuyen en absoluto a entender el significado de lo que se esta haciendo. Aunque todos los procedimientos se presentan con suficiente detalle como para poder aplicarlos con una calculadora de bolsillo, de todos ellos se explica como aplicarlos con el SPSS Statistics y como interpretar correctamente los resultados que se obtienen.

En este libro se trata el modelo unifactorial de medidas repetidas desde diferentes perspectivas de análisis.

Este texto constituye una introducción a los métodos estadísticos para analizar datos en las ciencias de la actividad física y del deporte. En él se recogen los conceptos mínimos e imprescindibles que cualquier graduado debe manejar. En esta obra estos conceptos se explican con palabras en lugar de con formulas y se ilustran con ejemplos extraidos de las ciencias de la actividad fisica y del deporte. Con la experiencia conseguida despues de muchos años de docencia de esta materia, los autores han podido estructurar los contenidos necesarios con una adecuada exposicion para facilitar el aprendizaje de esta materia a los estudiantes de primer curso. Dado su caracter introductorio, no son necesarios mas que algunos conocimientos basicos de calculo para su comprension.

Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisis estadístico multivariante. Su contenido integra los métodos descriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimiento de patrones, con los procedimientos de inferencia estadística para vectores de variables.La primera parte explica los métodos para describir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables en cada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestral orientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medio ambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción de modelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos en investigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tiene siempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratan rigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintas audiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargar desde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicos implantados en los programas estándar de ordenador, el libro contiene algunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen por primera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos de clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevos procedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena

Esta obra aspira a cubrir las nuevas exigencias del aprendizaje de la estadística en las Facultades de Ciencias Sociales. Abarca la materia comprendida por la Estadística Descriptiva y el Cálculo de Probabilidades y añade la hoja de calculo Excel como instrumento de calculo. La forma elegida para la exposicion tiene como objetivo facilitar la comprension de los conceptos y su aplicacion. No se utiliza un lenguaje excesivamente formalizado y se incorporan numerosos ejemplos y problemas resueltos. Reconocer la importancia de las nuevas tecnologias para el tratamiento de los datos es una de las exigencias para la enseñanza de la Estadistica. Por esta razon, se ha entendido que la exposicion de la materia comprendida en este texto se debia desarrollar apoyandose con la hoja de calculo Excel. Aparte de una introduccion para el manejo de la hoja de calculo, se insertan las principales utilidades para la obtencion de tablas, el calculo de los principales estadisticos y la aplicacion de los mas importantes modelos de probabilidad.

Del Contraste de Hipótesis al Modelado Estadístico möchte Studenten, Forschern und Fachpersonal der Sozial- und Verhaltenswissenschaften eine moderne Vision der Grundkonzepte und Datenanalyseverfahren aus dem Blickwinkel der statistischen Modellierung bieten.nDie integrierende Bestimmung der statistischen Modellierung, für die die traditionellen Hypothesenkontrastproben als Sonderfälle betrachtet werden können, bietet eine vereinte Form, die Daten zu denken, und reduziert deutlich die Anzahl der zu verwendenden Konzepte, was wiederum das Lernen und die Anwendbarkeit vereinfacht. Auf der anderen Seite sieht diese Betrachtungsweise die Praxis der Datenanalyse in Form eines "statistischen Rezepts" vor, das sich auf die Anwendung einer besonderen Probe je nach Art der beteiligten Variablen, der Skala oder der Erfüllung einer Reihe von Voraussetzungen konzentriert. Zudem verfügt die statistische Modellierung über einen hohen Grad an Flexibilität, der es erlaubt, ein breites Spektrum von Forschungshypothesen zu bedienen, was während des Prozesses der Datenanalyse eine aktivere Rolle seitens des Forschenden erfordert.nAbschließend muss gesagt werden, dass dieser der erste von zwei der statistischen Datenmodellierung gewidmeten Bänden ist. Während sich der erste Band, ausgehend von einer Annäherung an das lineare Regressionsmodell, auf die Modellierung einer Variablen mit fortwährendem Ergebnis konzentriert, wird im zweiten Band das allgemeine lineare Modell vorgestellt, das die Analyse einer breiteren Reihe von Typen von Antwortvariablen erlaubt, wie Nachzählungen, Häufigkeit oder binäre Variablen, wobei die gleiche Terminologie und Methodologie verwendet wird wie im vorliegenden Band. Mit beiden Bänden soll der Leser zu einer systematischeren, homogeneren und kohärenteren Praxis der Datenanalyse ermutigt werden.n

El objetivo central del libro es presentar de forma clara y sencilla los conocimientos y destrezas que han de tenerse en cuenta para la construcción y el análisis de los ítems que componen los cuestionarios y los tests. Los contenidos del libro se articulan en torno a tres grandes apartados: construccion de los items, analisis de los items y utilizacion de los tests. En el primer apartado sobre la construccion de los items se exponen los criterios basicos que han de seguirse para la elaboracion de los items, incluyendo todo lo relativo a la traduccion y adaptacion de los tests de unas culturas a otras, asi como algunos aspectos centrales de la fiabilidad y la validez de los tests. En el segundo apartado se aborda el analisis de los items propiamente dicho, repasando la tecnologia de analisis desde el punto de vista de los dos grandes enfoques psicometricos: la Teoria Clasica de los Tests y la Teoria de Respuesta a los Items. Finalmente, en el tercer apartado se tratan dos cuestiones esenciales relacionadas con la utilizacion de los tests: la evaluacion de la calidad psicometrica de los tests y el uso adecuado de estos. El libro esta especialmente pensado para estudiantes, profesionales e investigadores que en algun momento de su carrera tengan la necesidad de construir o analizar los items de cuestionarios y tests.

El objetivo de este libro es presentar las técnicas de predicción modernas basadas en el análisis de series temporales. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con las

El objetivo de este libro es presentar las técnicas de predicción modernas basadas en el análisis de series temporales. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con las series temporales o modelos econometricos que tengan relacion con las series de tiempo. Asimismo, es util para los profesionales de la Economia, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales y otras ramas cientificas en las que se aplican las tecnicas de modelizacion temporal y la prediccion. El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con series temporales, como el tratamiento de tendencias, variaciones estacionales y variaciones ciclicas y tratando los metodos deterministas de prediccion y suavizado (medias moviles, Holt-Winters, etc.). A continuacion, se abordan los metodos estocasticos de prediccion presentando el analisis univariante de series temporales a traves de los modelos ARIMA y la metodologia de Box-Jenkins, incluyendo modelos estacionales y generales con sus etapas de identificacion, estimacion, diagnosis y prediccion. Posteriormente se abordan temas mas avanzados como el analisis de la intervencion y los modelos de la funcion de transferencia. Tambien se desarrollan metodos de prediccion con series temporales a traves de redes neuronales y espacio de los estados. Representa un valor añadido fundamental el analisis detallado de las posibilidades del software R para obtener predicciones a traves de las series temporales. Se hace hincapie en los metodos de prediccion automatica que incorpora R en sus ultimas versiones. En cuanto a la metodologia docente, cada capitulo comienza con una exposicion resumida de los conceptos teoricos y posteriormente se enfoca la parte practica ilustrando cada concepto teorico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capitulos finalizan con la resolucion clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio.