Libros de estadística y probabilidad, página 2 de 116

Este manual va dirigido, principalmente, a los nuevos usuarios del SPSS Statistics. Por tanto, no es necesario tener conocimientos previos del programa. Tampoco es necesario tener conocimientos de estadistica. Pueden beneficiarse de el tanto los estudiantes que se inician en el manejo del SPSS Statistics como los profesionales e investigadores que necesitan utilizar el programa sin pretender llegar a ser usuarios expertos. Los analistas experimentados saben muy bien que el exito de un analisis depende en gran medida, no solo de la eleccion de la estrategia analitica correcta, sino del trabajo previo dedicado a preparar los datos para el analisis. A este trabajo previo de preparacion de los datos para el analisis es a lo que llamamos gestion de datos. La gestion de datos abarca diferentes tareas y disciplinas, pero la gestion de datos con SPSS Statistics se refiere especificamente a las tareas que aborda un analista de datos antes de comenzar el analisis.

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.

El cálculo de funciones de una variable real desarrollado en el texto constituye una materia básica de la educación universitaria en ciencia y tecnología. Su contenido incluye los temas fundamentales sobre conjuntos numericos, convergencia y continuidad de funciones, calculo diferencial, calculo integral y series, propios de los programas habituales de un primer curso de calculo de las carreras universitarias cientificas y tecnicas.

En la ciencia actuarial, la estadística actuarial vida aporta la metodología fundamental para el cálculo de probabilidades y técnicas de ajuste que intervienen en el diseño de productos aseguradores de vida y de pensiones, por tanto, permite estimar las d

L’estadística constitueix actualment un instrument esencial en l’estudi dels fenòmens socials. Un aprenentatge correcte i un ús rigorós són fonamentals per a la interpretació i l’elaboració de conclu

El análisis de datos en cualquier Ciencia Experimental o de la Salud es imprescindible para la compresión de los fenómenos biológicos, físicos o químicos. Las nuevas tecnologías han hecho posible el desarrollo de programas capaces de recopilar, organizar y analizar enormes cantidades de datos con poco esfuerzo. SPSS es uno de los programas de analisis estadisticos mas utilizados, sobre todo en el ambito de las ciencias biosanitarias. Este libro presenta las principales tecnicas Estadisticas, tanto de Estadistica Descriptiva como de Inferencia Estadistica, aplicadas con SPSS a multitud de ejemplos del ambito de las Ciencias de la Salud, desarrollados paso a paso.

El objetivo de este libro es presentar las técnicas avanzadas de predicción en su faceta práctica. Cada capítulo comienza con una breve exposición de los conceptos teóricos a utilizar en los ejemplos y ejercicios que ilustran las diferentes tecnicas de modelizacion. Se utilizaran los paquetes de software mas adecuados como R, SAS, SPSS y STATGAPHICS.El contenido de este libro se dirige a docentes, investigadores y estudiantes universitarios de todos los niveles que utilizan, imparten o cursan las materias de Econometria o modelizacion en general. Tambien es muy util para los profesionales de la Economia, Estadistica, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales, Ingenierias y otras ramas cientificas en las que se aplican las tecnicas predictivas. El libro comienza tratando la estimacion, diagnosis y prediccion en el modelo de regresion multiple, analizando profundamente las problematicas de la heteroscedasticidad, multicolinealidad, autocorrelacion, ausencia de normalidad, no linealidad y problemas de exogeneidad y regresores estocasticos. Para cada problematica se estudian tanto los metodos de deteccion como los metodos de correccion. Posteriormente, se abordan en profundidad el modelo lineal general y los modelos lineales generalizados.A continuacion se tratan los modelos dinamicos, asi como el analisis univariante y multivariante de series temporales incluyendo los modelos ARIMA, los modelos del analisis de la intervencion y los modelos de la funcion de transferencia a traves de la metodologia de Box Jenkins. Este contenido se amplia a traves de los modelos multiecuacionales de ecuaciones simultaneas y los modelos VAR, VARMA, VARX, BVAR y otras tipologias de modelos multivariantes de series temporales.La ultima parte del libro desarrolla los modelos no lineales uniecuacionales y multiecuacionales, los arboles de decision y los modelos de redes neuronales.