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Técnicas de estadística...

Técnicas de estadística multivariada y univariada para aplicaciones en ingeniería

  • Año de edición 2021
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En esta obra se presentan algunas herramientas cuantitativas seleccionadas que contribuyen en la formación del ingeniero. Se inicia con conceptos de estadística univariada desde variable aleatoria, modelos de distribuciones de probabilidad y series de tiempo. Esta estadística será útil en dos sentidos: primero, como herramientas que se pueden aplicar directamente en casos reales; segundo, como preparación para entender los modelos más avanzados mostrados en el libro. Estos últimos corresponden a métodos de análisis multivariado como comparación de dos o más grupos en cuanto a vector multivariado se refiere; análisis de componentes principales, correspondencias, correlación canónica, de perfiles y regresión multivariada. Además, se presentan las mixturas normales multivariadas aplicadas a series de tiempo. Cabe resaltar que los últimos tópicos mencionados resultan de mayor poder aplicativo que la estadística básica de los primeros capítulos. El libro termina con modelos de eficiencia conocidos como análisis envolvente de datos. A pesar de que el texto aborda temas avanzados en comparación con la estadística vista en pregrado, estos se desarrollan en una manera comprensible y didáctica, ya que se ofrece al lector códigos resueltos en software R, explicaciones con figuras apropiadas, ejemplos resueltos e interpretaciones de resultados llevadas contextos prácticos.


En esta obra se presentan algunas herramientas cuantitativas seleccionadas que contribuyen en la formación del ingeniero. Se inicia con conceptos de estadística univariada desde variable aleatoria, modelos de distribuciones de probabilidad y series de tiempo. Esta estadística será útil en dos sentidos: primero, como herramientas que se pueden aplicar directamente en casos reales; segundo, como preparación para entender los modelos más avanzados mostrados en el libro. Estos últimos corresponden a métodos de análisis multivariado como comparación de dos o más grupos en cuanto a vector multivariado se refiere; análisis de componentes principales, correspondencias, correlación canónica, de perfiles y regresión multivariada. Además, se presentan las mixturas normales multivariadas aplicadas a series de tiempo. Cabe resaltar que los últimos tópicos mencionados resultan de mayor poder aplicativo que la estadística básica de los primeros capítulos. El libro termina con modelos de eficiencia conocidos como análisis envolvente de datos. A pesar de que el texto aborda temas avanzados en comparación con la estadística vista en pregrado, estos se desarrollan en una manera comprensible y didáctica, ya que se ofrece al lector códigos resueltos en software R, explicaciones con figuras apropiadas, ejemplos resueltos e interpretaciones de resultados llevadas contextos prácticos.
  • Formato
    Impreso
  • Estado
    Nuevo
  • Isbn
    978-958-746-435-1
  • Peso
    0.71 kg.
  • Tamaño
    21 x 28 cm.
  • Número de páginas
    306
  • Año de edición
    2021
  • Edición
    1
  • Encuadernación
    Rústica
  • Referencia
    UMA10182
  • Colección
  • Código de barras
    9789587464351

Jhon Jairo Vargas Sánchez

Autor

Es doctor en Ingeniería (Universidad Nacional de Colombia), magíster en Investigación Operativa y Estadística (Universidad Tecnológica de Pereira) e ingeniero industrial (Universidad Nacional de Colombia). Docente de planta de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Magdalena. Director del Grupo de Investigación en Estadística y Métodos cuantitativos de esta misma universidad. Ha realizado investigaciones en modelos de análisis envolvente de datos, estadística multivariada, series de tiempo, estadística aplicada y procesos de enseñanza de ella. Entre sus logros se destaca la construcción de un software estadístico, así como la publicación de libros y artículos científicos.