SPSS. COMPONENTES PRINCIPALES, ANALISIS FACTORIAL, CORRESPONDENCIAS y ESCALAMIENTO (Spanish Edition)

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9781492778608: SPSS. COMPONENTES PRINCIPALES, ANALISIS FACTORIAL, CORRESPONDENCIAS y ESCALAMIENTO (Spanish Edition)
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Es habitual en el trabajo estadístico disponer de muchas variables medidas u observadas en una colección de individuos y pretender estudiarlas conjuntamente, para lo cual se suele acudir al análisis estadístico multivariante de datos. Entonces se dispone de una diversidad de técnicas y debe seleccionarse la más adecuada a los datos y al objetivo científico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la información recogida pueda ser redundante o que sea excesiva, en cuyo caso los métodos multivariantes de reducción de la dimensión (análisis en componentes principales, análisis factorial, correspondencias yescalamiento multidimensional, etc.) tratan de eliminarla. Estos métodos combinan muchas variables observadas para obtener pocas variables ficticias que las representen con la mínima pérdida de información. Estos métodos de reducción de la dimensión son métodos multivariantes de la interdepedencia en el sentido de que todas sus variables tienen una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigación. En este caso también deberá tener en cuenta el tipo de variables que se maneja. Si son variables cuantitativas, las técnicas de reducción de la dimensión pueden ser el Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, si son variables cualitativas, puede acudirse al Análisis de Correspondencias y al Escalamiento Óptimo, y si son variables cualitativas ordinales se acude al Escalamiento Multidimensional. Este libro profundiza en todas estas técnicas.

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1.

Lopez, Cesar Perez
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ISBN 10: 1492778605 ISBN 13: 9781492778608
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Book Description Createspace Independent Publishing Platform, 2013. PAP. Condition: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # IQ-9781492778608

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Cesar Perez Lopez
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ISBN 10: 1492778605 ISBN 13: 9781492778608
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Book Description Createspace, United States, 2013. Paperback. Condition: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Es habitual en el trabajo estadistico disponer de muchas variables medidas u observadas en una coleccion de individuos y pretender estudiarlas conjuntamente, para lo cual se suele acudir al analisis estadistico multivariante de datos. Entonces se dispone de una diversidad de tecnicas y debe seleccionarse la mas adecuada a los datos y al objetivo cientifico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la informacion recogida pueda ser redundante o que sea excesiva, en cuyo caso los metodos multivariantes de reduccion de la dimension (analisis en componentes principales, analisis factorial, correspondencias yescalamiento multidimensional, etc.) tratan de eliminarla. Estos metodos combinan muchas variables observadas para obtener pocas variables ficticias que las representen con la minima perdida de informacion. Estos metodos de reduccion de la dimension son metodos multivariantes de la interdepedencia en el sentido de que todas sus variables tienen una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacion. En este caso tambien debera tener en cuenta el tipo de variables que se maneja. Si son variables cuantitativas, las tecnicas de reduccion de la dimension pueden ser el Analisis de Componentes Principales y el Analisis Factorial, si son variables cualitativas, puede acudirse al Analisis de Correspondencias y al Escalamiento Optimo, y si son variables cualitativas ordinales se acude al Escalamiento Multidimensional. Este libro profundiza en todas estas tecnicas. Seller Inventory # APC9781492778608

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Cesar Perez Lopez
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ISBN 10: 1492778605 ISBN 13: 9781492778608
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Book Description Createspace, United States, 2013. Paperback. Condition: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Es habitual en el trabajo estadistico disponer de muchas variables medidas u observadas en una coleccion de individuos y pretender estudiarlas conjuntamente, para lo cual se suele acudir al analisis estadistico multivariante de datos. Entonces se dispone de una diversidad de tecnicas y debe seleccionarse la mas adecuada a los datos y al objetivo cientifico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la informacion recogida pueda ser redundante o que sea excesiva, en cuyo caso los metodos multivariantes de reduccion de la dimension (analisis en componentes principales, analisis factorial, correspondencias yescalamiento multidimensional, etc.) tratan de eliminarla. Estos metodos combinan muchas variables observadas para obtener pocas variables ficticias que las representen con la minima perdida de informacion. Estos metodos de reduccion de la dimension son metodos multivariantes de la interdepedencia en el sentido de que todas sus variables tienen una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacion. En este caso tambien debera tener en cuenta el tipo de variables que se maneja. Si son variables cuantitativas, las tecnicas de reduccion de la dimension pueden ser el Analisis de Componentes Principales y el Analisis Factorial, si son variables cualitativas, puede acudirse al Analisis de Correspondencias y al Escalamiento Optimo, y si son variables cualitativas ordinales se acude al Escalamiento Multidimensional. Este libro profundiza en todas estas tecnicas. Seller Inventory # APC9781492778608

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Cesar Perez Lopez
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Book Description Createspace. Paperback. Condition: New. This item is printed on demand. 262 pages. Dimensions: 10.0in. x 8.0in. x 0.6in.Es habitual en el trabajo estadstico disponer de muchas variables medidas u observadas en una coleccin de individuos y pretender estudiarlas conjuntamente, para lo cual se suele acudir al anlisis estadstico multivariante de datos. Entonces se dispone de una diversidad de tcnicas y debe seleccionarse la ms adecuada a los datos y al objetivo cientfico. Al observar muchas variables sobre una muestra es presumible que una parte de la informacin recogida pueda ser redundante o que sea excesiva, en cuyo caso los mtodos multivariantes de reduccin de la dimensin (anlisis en componentes principales, anlisis factorial, correspondencias yescalamiento multidimensional, etc. ) tratan de eliminarla. Estos mtodos combinan muchas variables observadas para obtener pocas variables ficticias que las representen con la mnima prdida de informacin. Estos mtodos de reduccin de la dimensin son mtodos multivariantes de la interdepedencia en el sentido de que todas sus variables tienen una importancia equivalente, es decir, si ninguna variable destaca como dependiente principal en el objetivo de la investigacin. En este caso tambin deber tener en cuenta el tipo de variables que se maneja. Si son variables cuantitativas, las tcnicas de reduccin de la dimensin pueden ser el Anlisis de Componentes Principales y el Anlisis Factorial, si son variables cualitativas, puede acudirse al Anlisis de Correspondencias y al Escalamiento ptimo, y si son variables cualitativas ordinales se acude al Escalamiento Multidimensional. Este libro profundiza en todas estas tcnicas. This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Seller Inventory # 9781492778608

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Lopez, Cesar Perez
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Lopez, Cesar Perez
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Cesar Perez Lopez
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Lopez, Cesar Perez
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