Análisis multivariante: métodos estadísticos multivariantes para la investigación /
Análisis multivariante: métodos estadísticos multivariantes para la investigación /
Carlos Véliz Capuñay.
- 1a. ed.
- 196 páginas : Tablas (negro y blanco), gráficas (negro y blanco) ; 24.2x17.1 cm.
Incluye indice.
Bibliografia: paginas [195]-196.
1. Conceptos básicos. -- 2. Componentes principales y análisis factorial. -- 3. Análisis de conglomerados. -- 4.Escalamiento multidimensional. -- 5. El modelo de regresión lineal. -- 6. Análisis discriminaste. -- 7. Regresión logística binaria. -- 8. ANOVA de un solo factor. -- 9. MONOVA de un solo factor. -- 10. Modelos de ecuaciones estructurales. -- 11. Clases latentes. -- Bibliografia.
" El presente texto tiene su origen en las exposiciones que en varias ocasiones he presentado a grupos de profesionales de diversas especialidades y alumnos universitarios de pregrado y posgrado que requerían de herramientas para el análisis de datos relacionados con diferentes trabajos aplicativos y de investigación en campos como la industria, la sociología, la banca, la mercadotecnia, la biología, la epidemiología, etcétera.
Los capítulos 2 y 3 están referidos al desarrollo de métodos que se utilizan para encontrar interdependencias entre un conjunto de variables. El capítulo 2, que corresponde al análisis factorial y al análisis de componentes principales, está relacionado a técnicas para reducir la dimensión y facilitar la interpretación de los datos. En el capítulo 3, dedicado al análisis de conglomerados, se desarrollan las técnicas para agrupar elementos de una muestra o de una po-blación.
En el capítulo 4 se introducen conceptos relativos al escalamiento multi-dimensional. Se presentan técnicas basadas en distancias y similitudes que permiten el "posicionamiento" de los elementos.
Los capítulos 5, 6 y 7 están escritos para introducir métodos de regresión y clasificación supervisados; es así como se desarrolla:
• El modelo de regresión lineal simple y múltiple (Capítulo 5)
• El modelo de regresión logística (Capítulo 6) y
• El modelo discriminante lineal (Capítulo 7).
En los capítulos 8 y 9 se estudian los modelos ANOVA y MANOVA, res-pectivamente, muy útiles para analizar las relaciones que pueden existir entre
variables númericas y categóricas.
En el capítulo 10 se desarrollan los modelos confirmatorios, conocidos como modelos causales o de ecuaciones estructurales, muy útiles en la modelación de relaciones entre variables latentes. Dentro de esta línea, en el capítulo 11, se trata el modelo básico de clases latentes y el modelo de regresión para clases latentes.
Aun cuando en el capítulo 1 se introducen conceptos básicos necesarios para la comprensión del texto, el lector puede revisarlos en la amplia bibliografía que se presenta en este libro.
Para finalizar, en el desarrollo de los diferentes ejemplos han sido utilizados los paquetes estadísticos SPSS, AMOS y diversas librerías del paquete R entre las que destaca el poLCA para el desarrollo de clases latentes.
Agradezco a CENTRUM, GRADUATE BUSINESS SCHOOL, PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ, por el apoyo que me ha brindado para la publicación de este texto.
Carlos Véliz Capuñay..." -- Prólogo.
Material bibliográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores.
En español.
978-987-3889-19-6
519.535
Incluye indice.
Bibliografia: paginas [195]-196.
1. Conceptos básicos. -- 2. Componentes principales y análisis factorial. -- 3. Análisis de conglomerados. -- 4.Escalamiento multidimensional. -- 5. El modelo de regresión lineal. -- 6. Análisis discriminaste. -- 7. Regresión logística binaria. -- 8. ANOVA de un solo factor. -- 9. MONOVA de un solo factor. -- 10. Modelos de ecuaciones estructurales. -- 11. Clases latentes. -- Bibliografia.
" El presente texto tiene su origen en las exposiciones que en varias ocasiones he presentado a grupos de profesionales de diversas especialidades y alumnos universitarios de pregrado y posgrado que requerían de herramientas para el análisis de datos relacionados con diferentes trabajos aplicativos y de investigación en campos como la industria, la sociología, la banca, la mercadotecnia, la biología, la epidemiología, etcétera.
Los capítulos 2 y 3 están referidos al desarrollo de métodos que se utilizan para encontrar interdependencias entre un conjunto de variables. El capítulo 2, que corresponde al análisis factorial y al análisis de componentes principales, está relacionado a técnicas para reducir la dimensión y facilitar la interpretación de los datos. En el capítulo 3, dedicado al análisis de conglomerados, se desarrollan las técnicas para agrupar elementos de una muestra o de una po-blación.
En el capítulo 4 se introducen conceptos relativos al escalamiento multi-dimensional. Se presentan técnicas basadas en distancias y similitudes que permiten el "posicionamiento" de los elementos.
Los capítulos 5, 6 y 7 están escritos para introducir métodos de regresión y clasificación supervisados; es así como se desarrolla:
• El modelo de regresión lineal simple y múltiple (Capítulo 5)
• El modelo de regresión logística (Capítulo 6) y
• El modelo discriminante lineal (Capítulo 7).
En los capítulos 8 y 9 se estudian los modelos ANOVA y MANOVA, res-pectivamente, muy útiles para analizar las relaciones que pueden existir entre
variables númericas y categóricas.
En el capítulo 10 se desarrollan los modelos confirmatorios, conocidos como modelos causales o de ecuaciones estructurales, muy útiles en la modelación de relaciones entre variables latentes. Dentro de esta línea, en el capítulo 11, se trata el modelo básico de clases latentes y el modelo de regresión para clases latentes.
Aun cuando en el capítulo 1 se introducen conceptos básicos necesarios para la comprensión del texto, el lector puede revisarlos en la amplia bibliografía que se presenta en este libro.
Para finalizar, en el desarrollo de los diferentes ejemplos han sido utilizados los paquetes estadísticos SPSS, AMOS y diversas librerías del paquete R entre las que destaca el poLCA para el desarrollo de clases latentes.
Agradezco a CENTRUM, GRADUATE BUSINESS SCHOOL, PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ, por el apoyo que me ha brindado para la publicación de este texto.
Carlos Véliz Capuñay..." -- Prólogo.
Material bibliográfico para estudiantes universitarios, docentes e investigadores.
En español.
978-987-3889-19-6
519.535