Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisisestadístico multivariante. Su contenido integra los métodosdescriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimientode patrones, con los procedimientos de inferencia estadística paravectores de variables.La primera parte explica los métodos paradescribir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables encada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestralorientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medioambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción demodelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos eninvestigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tienesiempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratanrigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintasaudiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargardesde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicosimplantados en los programas estándar de ordenador, el libro contienealgunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen porprimera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidasglobales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos declasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación demezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevosprocedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena
Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisisestadístico multivariante. Su contenido integra los métodosdescriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimientode patrones, con los procedimientos de inferencia estadística paravectores de variables.La primera parte explica los métodos paradescribir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables encada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestralorientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medioambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción demodelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos eninvestigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tienesiempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratanrigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintasaudiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargardesde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicosimplantados en los programas estándar de ordenador, el libro contienealgunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen porprimera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidasglobales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos declasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación demezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevosprocedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena
