MODELOS PREDICTIVOS Y PROGRAMACION LINEAL. Ejercicios resueltos con EXCEL

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9781483901053: MODELOS PREDICTIVOS Y PROGRAMACION LINEAL. Ejercicios resueltos con EXCEL
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La clasificación inicial de las técnicas de análisis de datos distingue entre técnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y técnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las técnicas de la dependencia o técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como válido. Formalmente, la aplicación de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresión, análisis de la varianza y la covarianza, análisis de series temporales, modelos de optimización, etc. Todas estos modelos se estudiarán a lo largo de este libro, tanto teóricamente como con aplicaciones con EXCEL. Se presentan ejercicios resueltos para todos los capítulos con el software EXCEL, uno de los mayor disponibilidad en el mercado para el trabajo con modelos. Es de destacar que pueden utilizarse las versiones de EXCEL 2013, 2010 y 2007, e incluso la versión 2003.

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Marques, Maria Perez
Publicado por Createspace Independent Publishing Platform (2013)
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María Pérez Marques
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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Condición: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. La clasificacion inicial de las tecnicas de analisis de datos distingue entre tecnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y tecnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las tecnicas de la dependencia o tecnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teorico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse despues del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como valido. Formalmente, la aplicacion de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificacion objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimacion (proceso de calculo de los parametros del modelo elegido para los datos en la fase de identificacion), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y prediccion (proceso de utilizacion del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresion, analisis de la varianza y la covarianza, analisis de series temporales, modelos de optimizacion, etc. Todas estos modelos se estudiaran a lo largo de este libro, tanto teoricamente como con aplicaciones con EXCEL. Se presentan ejercicios resueltos para todos los capitulos con el software EXCEL, uno de los mayor disponibilidad en el mercado para el trabajo con modelos. Es de destacar que pueden utilizarse las versiones de EXCEL 2013, 2010 y 2007, e incluso la version 2003. Nº de ref. del artículo: APC9781483901053

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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Condición: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.La clasificacion inicial de las tecnicas de analisis de datos distingue entre tecnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y tecnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las tecnicas de la dependencia o tecnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teorico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse despues del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como valido. Formalmente, la aplicacion de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificacion objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimacion (proceso de calculo de los parametros del modelo elegido para los datos en la fase de identificacion), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y prediccion (proceso de utilizacion del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresion, analisis de la varianza y la covarianza, analisis de series temporales, modelos de optimizacion, etc. Todas estos modelos se estudiaran a lo largo de este libro, tanto teoricamente como con aplicaciones con EXCEL. Se presentan ejercicios resueltos para todos los capitulos con el software EXCEL, uno de los mayor disponibilidad en el mercado para el trabajo con modelos. Es de destacar que pueden utilizarse las versiones de EXCEL 2013, 2010 y 2007, e incluso la version 2003. Nº de ref. del artículo: APC9781483901053

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Descripción Createspace. Paperback. Condición: New. This item is printed on demand. 190 pages. Dimensions: 10.0in. x 8.0in. x 0.4in.La clasificacin inicial de las tcnicas de anlisis de datos distingue entre tcnicas de la dependencia en las que las variables pueden clasificarse en dependientes e independientes y tcnicas de la interdependencia en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus sin existir variables dependientes ni independientes. Las tcnicas de la dependencia o tcnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento terico previo. El modelo predictivo supuesto para los datos debe contrastarse despus del proceso de ajuste de datos a un modelo estimado antes de aceptarlo como vlido. Formalmente, la aplicacin de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificacin objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimacin (proceso de clculo de los parmetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificacin), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y prediccin (proceso de utilizacin del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresin, anlisis de la varianza y la covarianza, anlisis de series temporales, modelos de optimizacin, etc. Todas estos modelos se estudiarn a lo largo de este libro, tanto tericamente como con aplicaciones con EXCEL. Se presentan ejercicios resueltos para todos los captulos con el software EXCEL, uno de los mayor disponibilidad en el mercado para el trabajo con modelos. Es de destacar que pueden utilizarse las versiones de EXCEL 2013, 2010 y 2007, e incluso la versin 2003. This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. del artículo: 9781483901053

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