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Métodos estadísticos avanzados con SPSS

Por: Tipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Madrid: Thomson, 2005Descripción: 775p. tab; graf; ilusISBN:
  • 84-9732-387-4
Otro título:
  • SPSS advanced statistical methods
Tema(s): Género/Forma: Clasificación CDD:
  • ECO 519.2 P414m
Contenidos:
Entorno de trabajo de SPSS, operadores y funciones. Aplicaciones, técnicas de dependencia y modelos econométricos: regresión múltiple, modelos econométricos no líneas y correlación canoníca, modelos econométricos de elección discreta binaria y múltiple: logit y probit, modelos econométricos de series temporales: suavizado, predicción de metodología ARIMA, modelos econométricos de análisis de la varianza y co9varainza simple y múltiple, modelos econométricos de datos de panel: modelos mixtos, modelos econométricos de clasificación ad hoc: análisis discriminante, técnicas de clasificación post hoc: análisis clúster, reducción de la dimensión con variables cuantitativas componentes principales y análisis factorial, reducción de la dimensión con variables cualitativas: correspondencias simples y múltiples, reducción de la dimensión con variables cualitativas y cuantitativas: escalamiento optimo, reducción de la dimensión: análisis conjunto, reducción de la dimensión: fiabilidad de escalas y escalamiento multidimensional
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Incluye CD-ROM. Incluye índice alfabético

Entorno de trabajo de SPSS, operadores y funciones. Aplicaciones, técnicas de dependencia y modelos econométricos: regresión múltiple, modelos econométricos no líneas y correlación canoníca, modelos econométricos de elección discreta binaria y múltiple: logit y probit, modelos econométricos de series temporales: suavizado, predicción de metodología ARIMA, modelos econométricos de análisis de la varianza y co9varainza simple y múltiple, modelos econométricos de datos de panel: modelos mixtos, modelos econométricos de clasificación ad hoc: análisis discriminante, técnicas de clasificación post hoc: análisis clúster, reducción de la dimensión con variables cuantitativas componentes principales y análisis factorial, reducción de la dimensión con variables cualitativas: correspondencias simples y múltiples, reducción de la dimensión con variables cualitativas y cuantitativas: escalamiento optimo, reducción de la dimensión: análisis conjunto, reducción de la dimensión: fiabilidad de escalas y escalamiento multidimensional

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