Análisis multivariante aplicado con R /
Contenido: 1) Introducción; 2) Análisis previo de los datos; 3) Análisis de conglomerados; 4) Escalamiento multidimensional; 5) Análisis de correspondencias; 6) Análisis de la varianza; 7) Análisis multivariante de la varianza; 8) Regresión lineal múltiple; 9) Análisis discriminante; 10) Regresión l...
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| Autor principal: | |
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| Otros autores: | |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Madrid, España :
Paraninfo : Alfacentauro,
2017, c2017
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| Edición: | 2a edición |
| Temas: | |
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| Resumen: | Contenido: 1) Introducción; 2) Análisis previo de los datos; 3) Análisis de conglomerados; 4) Escalamiento multidimensional; 5) Análisis de correspondencias; 6) Análisis de la varianza; 7) Análisis multivariante de la varianza; 8) Regresión lineal múltiple; 9) Análisis discriminante; 10) Regresión logística; 11) Análisis de componentes principales; 12) Análisis factorial exploratorio; 13) Modelos de ecuaciones estructurales: análisis factorial confirmatorio; 14) Modelos de ecuaciones estructurales: validación del instrumento de medida; 15) Modelos de ecuaciones estructurales: modelos de estructuras de covarianza (CB-SEM); 16) Modelos de ecuaciones estructurales: modelos de estructuras de varianza (PLS-SEM). |
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| Descripción física: | 677 p. |
| Público: | FIL 2019 EEnlace Departamento de Matemáticas y Física |
| ISBN: | 978-84-283-2969-9 |