La exigencia de cálculos tediosos que sobrepasaban la capacidad y la velocidad de los computadores habituales existentes en la época del desarrollo de estos métodos, la
inaccesibilidad a los supercomputadores, entonces restringidos a grandes compañías o instituciones, y la complejidad de su manejo, limitada a unos pocos especialistas por la no existencia de aplicaciones específicamente diseñadas para estas técnicas, hacían impensable su difusión.
Contenido:
Introducción
Capítulo 1. Introducción a las técnicas de análisis multivariante de datos
Capítulo 2. Primeros pasos en el análisis multivariante. Análisis exploratorio de datos
Capítulo 3. SPSS y el análisis exploratorio de datos. Datos atípicos y ausentes
Capítulo 4. Análisis en componentes principales
Capítulo 5. Análisis factorial
Capítulo 6. Componentes principales y análisis factorial con SPSS
Capítulo 7. Métodos factoriales en general. Análisis de correspondencias
Capítulo 8. SPSS y el análisis de correspondencias
Capítulo 9. Escalamiento óptimo y multidimensinal
Capítulo 10. Escalamiento óptimo y multidimensional en SPSS
Capítulo 11. Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia
Capítulo 12. Modelos logarítmico lineales y tablas de contingencia con SPSS
Capítulo 13. Clasificación y segmentación mediante análisis cluster
Capítulo 14. Clasificación y segmentación mediante análisis cluster con SPSS
Capítulo 15. Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
Capítulo 16. SPSS y la Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante
Capítulo 17. Análisis de la varianza y la covarianza
Capítulo 18. Análisis de la varianza y la covarianza con SPSS
Capítulo 19. Modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox
Capítulo 20. SPSS y los modelos de elección discreta Logit y Probit. Regresión de Cox
Capítulo 21. Análisis conjunto
Capítulo 22. SPSS y el análisis conjunto
Índice alfabético
Técnicas de Análisis Multivariante de Datos: Aplicaciones con SPSS® – César Pérez López
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