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INTRODUCCION AL CALCULO
En la obra anterior de la autora, «Introducción al Álgebra Lineal», al igual que en este manual, se ha buscado lograr una combinación de rigor y intuición que facilite la sencillez y comprensión de los temas. Además, se han incluido abundantes ejemplos ilustrativos en aquellos puntos del texto donde se consideraba que la práctica promovía la asimilación de los conceptos presentados.
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TECNICAS AVANZADAS DE PREDICCION
Este libro tiene como objetivo presentar las técnicas avanzadas de predicción en su aplicación práctica. Se inicia cada capítulo con una introducción a los conceptos teóricos necesarios para comprender los ejemplos y ejercicios que ilustran las diversas técnicas de modelización. Se emplearán los paquetes de software más adecuados como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS.
Dirigido a docentes, investigadores y estudiantes universitarios de todos los niveles que trabajan con Econometría o modelización en general, este contenido también es valioso para profesionales de la Economía, Estadística, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales, Ingenierías y otras disciplinas científicas donde se aplican técnicas predictivas.
El libro comienza abordando la estimación, diagnóstico y predicción en el modelo de regresión múltiple, examinando en detalle problemáticas como la heterocedasticidad, multicolinealidad, autocorrelación, falta de normalidad, no linealidad y problemas con regresores estocásticos y exogeneidad. Se analizan tanto los métodos de detección como de corrección para cada una de estas problemáticas. Seguidamente, se profundiza en el modelo lineal general y los modelos lineales generalizados.
A continuación, se exploran los modelos dinámicos, el análisis univariante y multivariante de series temporales, que incluyen los modelos ARIMA, análisis de intervención y función de transferencia a través de la metodología de Box Jenkins. Este contenido se amplía hacia los modelos multiecuacionales de ecuaciones simultáneas y los modelos VAR, VARMA, VARX, BVAR, y otras formas de modelos multivariantes de series temporales.
La parte final del libro se adentra en los modelos no lineales uniecuacionales y multiecuacionales, los árboles de decisión y los modelos de redes neuronales.
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GUIDE TO INFORMATION GRAPHICS (edición en inglés)
La guía definitiva para la presentación gráfica de la información.
En el mundo actual, impulsado por los datos, los profesionales necesitan saber cómo expresarse en el lenguaje de los gráficos de manera efectiva y elocuente. Sin embargo, la presentación de información gráfica rara vez se enseña en las escuelas o es el foco de la capacitación laboral. Ahora, por primera vez, Dona M. Wong, discípula del pionero de la información gráfica Edward Tufte, pone este material a disposición de todos nosotros. En este libro, aprenderás:
- a elegir el mejor gráfico que se ajuste a tus datos;
- la forma más efectiva de comunicarte con los tomadores de decisiones cuando solo tienes cinco minutos de su tiempo;
- cómo representar las fluctuaciones de las divisas que afectan los negocios globales;
- cómo utilizar el color de manera efectiva;
- cómo hacer que un gráfico sea «colorido» incluso si solo tienes blanco y negro disponibles.
El libro está organizado en una serie de mini talleres respaldados con ejemplos ilustrados, por lo que no solo aprenderás qué funciona y qué no, sino que también podrás ver los aciertos y errores por ti mismo. Esta es una obra de referencia invaluable para estudiantes y profesionales de todos los campos.
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400 PROBLEMAS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA MULTIDISCIPLINAR
El libro «400 Problemas Resueltos de Estadística Multidisciplinar» consta de diez capítulos que se presentan de forma secuencial e interconectada. Es crucial seguir el orden establecido, ya que cada nuevo capítulo se basa en los conocimientos adquiridos en los anteriores.
Se inicia con los «Fundamentos Generales», seguido por «Sucesos Aleatorios», «Combinatoria y Probabilidad», «Estadística Descriptiva Unidimensional y Bidimensional», y «Números Índices». Posteriormente, se abordan las «Distribuciones de Probabilidad Discretas y Continuas» y los «Intervalos de Probabilidad».
El libro progresa hacia la «Inferencia Estadística», cubriendo temas como la «Estimación», «Intervalos de Confianza», «Contrastes de Hipótesis Paramétricos y No Paramétricos», «Análisis de la Varianza» y «Análisis de la Regresión». Este orden de aprendizaje permite una asimilación gradual de las técnicas estadísticas, así como la adquisición de herramientas útiles en diversas áreas como las Ciencias Experimentales, Sociales, de la Salud, la Ingeniería y la Técnica.
Cada capítulo se inicia con una breve introducción teórica que incluye nomenclatura, fórmulas y cuadros resumen, facilitando la comprensión y aplicación de los conceptos presentados.
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ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y PROBABILIDADES PARA INGENIEROS
La estadística es un método científico crucial para los ingenieros, ya que les permite recolectar, describir y analizar datos. Esto es fundamental en cualquier trabajo de investigación, ya que ayuda a corregir errores e innovar en las relaciones humanas.
El libro ofrece las herramientas esenciales de la estadística para que los ingenieros puedan gestionar eficazmente la información necesaria para tomar decisiones informadas. Se abordan temas como la estadística descriptiva, las distribuciones bidimensionales y las probabilidades.
Dirigido especialmente a ingenieros, este libro les proporciona los conocimientos necesarios en estadística descriptiva y probabilidades para aplicar en su campo profesional de manera práctica y efectiva.
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SPATIAL DATA SCIENCE: WITH APPLICATIONS IN R (edición en inglés)
El libro de Ciencia de Datos Espaciales introduce aspectos fundamentales de los datos espaciales que todo científico de datos debería conocer antes de empezar a trabajar con ellos. Estos aspectos incluyen cómo se representan las geometrías, los sistemas de referencia de coordenadas (proyecciones, datums), el hecho de que la Tierra es redonda y sus consecuencias para el análisis, y cómo los atributos de las geometrías pueden relacionarse entre sí.
En la segunda parte del libro, estos conceptos se ilustran con ejemplos de ciencia de datos utilizando el lenguaje R. En la tercera parte, se demuestran enfoques de modelado estadístico con ejemplos de datos del mundo real. Después de leer este libro, el lector estará bien equipado para evitar una serie de errores importantes en el análisis de datos espaciales.
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PROBLEMAS DE PROBABILIDADES Y ESTADISTICA (VOL. 1): PROBABILIDADES
La estadística es un instrumento esencial en diversas áreas científicas y técnicas, ya que proporciona métodos para analizar datos de origen aleatorio. Es fundamental en las ciencias experimentales y sociales, donde los sucesos regidos por el azar son más comunes que los deterministas en la naturaleza y la sociedad.
Para abordar la estadística de manera eficaz, es necesario tener un sólido conocimiento de la probabilidad y sus aplicaciones. Esta disciplina permite modelar y cuantificar los fenómenos aleatorios, garantizando su correcta comprensión y tratamiento.
El primer volumen de Problemas de probabilidades y estadística es una obra que incluye amplios resúmenes teóricos y más de 500 problemas resueltos. Cubre temas fundamentales de la probabilidad, como experimentos y sucesos aleatorios, probabilidad condicionada, distribuciones de probabilidad, correlación y regresión, función característica, convergencia de sucesiones de variables aleatorias y cadenas de Markov.
Gracias a la diversidad de ejemplos y aplicaciones presentes en estos problemas, la obra se convierte en una herramienta valiosa para estudiantes y profesores de disciplinas como matemáticas, estadística, física, ingeniería, arquitectura, química, biología, geología, economía, sociología y otras áreas correspondientes al primer ciclo universitario.
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PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENIEROS
Para estudiantes de Ingeniería y Ciencias físicas se ha escrito este libro, diseñado para un curso introductorio en Cálculo de Probabilidades y Estadística.
Se requieren conocimientos matemáticos equivalentes a los de un curso de Cálculo para comprender a fondo el contenido de esta obra. Es una herramienta que se adapta perfectamente a los planes de estudios de las Escuelas Técnicas y Facultades Universitarias.
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TEORIA Y PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADISTICA
En nuestro análisis, el objetivo principal de la estadística es predecir los valores y distribuciones de variables aleatorias, así como contrastar relaciones entre ellas. Nos hemos preparado con los recursos matemáticos esenciales en capítulos anteriores para alcanzar esta meta. Ahora, exploraremos los fundamentos que sustentan la creación de los métodos estadísticos.
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METODOS MATEMATICOS EN LA SOCIOLOGIA
Este libro es una introducción a la sociología matemática, con el objetivo de acercar a los sociólogos al mundo de las matemáticas modernas, explorando conceptos sinérgicos en el ámbito sociológico. Se abordan las nociones esenciales y se presentan ejemplos representativos de la simulación matemática en sociología, así como los conceptos clave de la sinergética y la ciencia no lineal en general, como bifurcaciones, catástrofes, atractores extraños y estabilidad.
Se detallan diversos modelos sociológicos, como las relaciones entre colonias y metrópolis, disturbios en cárceles, crisis financieras, dinámicas de género, y el funcionamiento de pequeñas empresas, entre otros. Asimismo, se examinan las técnicas modernas de análisis de datos sociológicos, junto a los principios fundamentales de la sinergética y sus aplicaciones.
Este libro se recomienda tanto a estudiantes de sociología como a matemáticos interesados en esta disciplina, y puede emplearse como material educativo en diversas especialidades relacionadas con la sociología.
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CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA PARA CIENCIAS SOCIALES (2ª ED.)
En su segunda edición, esta obra brinda al estudiante de ciencias sociales un sólido conjunto de conocimientos que le permitirán identificar qué situaciones requieren el uso de métodos estadísticos en su ejercicio profesional. Se presentan diversas técnicas que le capacitarán para resolver eficazmente dichas problemáticas o al menos, encaminarlo hacia procedimientos estadísticos más avanzados que puedan ser de utilidad.
El enfoque de este libro parte de la premisa de que la enseñanza de la estadística debe adaptarse de forma específica a la disciplina a la que sirve como herramienta. Se considera que la prioridad radica en el razonamiento estadístico por encima de la mera demostración matemática. Por ello, su propósito es apoyar al docente de estadística en la labor de guiar a sus alumnos hacia la comprensión de la lógica estadística, en lugar de orientarse exclusivamente a la aplicación automática de técnicas estadísticas.
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ANALISIS INFERENCIAL DE DATOS CON IBM SPSS STATISTICS
En la actualidad, es fundamental tener en cuenta la importancia del cuidado de la salud mental. Muchas personas no son conscientes de la relevancia que tiene mantener un equilibrio emocional en su vida diaria. La salud mental abarca aspectos como la gestión del estrés, la ansiedad y la depresión.
Es esencial comprender que la salud mental no solo se refiere a la ausencia de trastornos mentales, sino también al bienestar emocional general. El autocuidado y la autoaceptación juegan un papel crucial en la preservación de la salud mental.
Es importante desterrar el estigma que rodea a los problemas de salud mental y promover la apertura y la empatía hacia quienes puedan estar atravesando dificultades emocionales. Todos podemos contribuir a crear un entorno más comprensivo y solidario en torno a estas cuestiones.
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ESTADISTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES
La estadística es una disciplina que se encarga de recopilar, analizar e interpretar datos numéricos con el objetivo de obtener conclusiones y tomar decisiones basadas en ellos. En este artículo, vamos a explorar algunos conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en diferentes áreas.
Distribuciones de frecuencia unidimensionales
Una distribución de frecuencia unidimensional es un resumen de los datos en una sola variable. Se organiza en categorías o intervalos y muestra la frecuencia con la que ocurren los valores en cada una de estas categorías. Esto nos permite visualizar la distribución de los datos y determinar su forma, centralidad y dispersión.
Principales medidas para distribuciones unidimensionales
Existen varias medidas utilizadas para resumir y describir una distribución unidimensional. Entre las más comunes se encuentran la media, la mediana y la moda. Estas medidas nos ayudan a entender la centralidad de los datos y cómo se distribuyen alrededor de esta medida central.
Distribuciones de frecuencia bidimensionales
En algunos casos, es necesario analizar la relación entre dos variables. Las distribuciones de frecuencia bidimensionales nos permiten visualizar cómo se distribuyen conjuntamente dos variables y determinar si existe alguna relación entre ellas. Se utilizan gráficos como el diagrama de dispersión o el diagrama de barras apiladas para representar esta información.
Regresión lineal
La regresión lineal es una técnica estadística que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Nos permite predecir el valor de la variable dependiente en base a los valores de las variables independientes. Esta técnica es ampliamente utilizada en diversos campos como la economía, la psicología y la biología.
Números índice
Los números índice son medidas que se utilizan para comparar los valores de una variable en diferentes momentos o lugares. Nos permiten medir los cambios relativos en los precios, salarios, producción, entre otros. Son especialmente útiles para analizar la evolución de una variable a lo largo del tiempo o en diferentes regiones geográficas.
Series temporales
Las series temporales son conjuntos de datos que se registran en intervalos de tiempo regulares. Estos datos pueden ser utilizados para analizar la evolución de una variable a lo largo del tiempo y detectar patrones o tendencias. Se utilizan técnicas como el promedio móvil o el análisis de tendencias para analizar este tipo de datos.
Principales fuentes estadísticas de carácter laboral
En el ámbito laboral, existen diversas fuentes estadísticas que nos proporcionan información sobre el empleo, el desempleo, los salarios y otros aspectos relacionados con el mercado laboral. Algunas de las principales fuentes estadísticas de carácter laboral son las encuestas de hogares, los registros administrativos de empleo y las estadísticas de seguridad social.
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MODELOS LINEALES
Los modelos lineales son ampliamente utilizados en la modelización y análisis de datos en diferentes campos. Se aplican en la experimentación industrial, en la construcción y validación de tests psicológicos, así como en el análisis de datos de chips de DNA en la era post-genómica. Además, los modelos lineales son la base de técnicas populares como la regresión y el análisis de la varianza.
Para utilizar estas técnicas con precisión y profundidad, es necesario tener un conocimiento exhaustivo de los conceptos y propiedades subyacentes de los modelos lineales. En este libro, se explican estos fundamentos y se desarrollan sus aplicaciones prácticas en detalle.
El temario del libro abarca no solo las dos técnicas principales, sino también técnicas de diagnóstico del modelo, regresión robusta y análisis de componentes de la varianza. Cada concepto y técnica se ilustra con numerosos ejemplos y ejercicios que facilitan su comprensión. Además, todos los ejemplos se desarrollan utilizando R, un software libre de gran potencia y muy apreciado entre los estadísticos de todo el mundo.
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LINEAR MODELS (edición en inglés)
Esta edición de la Clásica Biblioteca de Wiley pone de nuevo a disposición este clásico de 1971 sobre modelos lineales. Incluye contenido que puede ser comprendido por cualquier estadístico que entienda álgebra matricial y métodos estadísticos básicos.
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PROBABILITAT I ESTADISTICA MATEMATICA (edición en catalán)
Este libro ha sido concebido como un material de referencia fundamental para una asignatura de probabilidad y estadística, que a su vez sea completo, ameno y riguroso. Incluye las demostraciones que a veces no hay tiempo para presentar en el aula, ilustraciones que ayudan a comprender los conceptos expuestos y también una extensa lista de problemas resueltos de principio a fin.