ECONOMETRIA AVANZADA CON HERRAMIENTAS DE MINERIA DE DATOS. Ejercicios con IBM SPSS MODELER y SAS ENTERPRISE MINER (Spanish Edition)

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9781493639335: ECONOMETRIA AVANZADA CON HERRAMIENTAS DE MINERIA DE DATOS. Ejercicios con IBM SPSS MODELER y SAS ENTERPRISE MINER (Spanish Edition)

En este libro se tratan los modelos econométricos a través de técnicas de minería de datos, tanto predictivas como de clasificación, a través del siguiente contenido: MODELOS ECONOMÉTRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS 1.1 TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS 1.2 TÉCNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACIÓN ECOMÉTRICA 1.3 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresión: Modelo de regresión múltiple 1.3.2 El nodo Regresión: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresión: Modelos de elección discreta Logit y Probit 1.4 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresión Lineal: Modelo de regresión múltiple 1.4.2 El nodo Regresión Logística: Modelos de elección discreta 1.5 ANÁLISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 ÁRBOLES DE DECISIÓN CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 ANÁLISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeráquico 1.7.2 El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico 1.8 ÁRBOLES DE DECISIÓN CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo Árbol C&R 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOMÉTRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCIÓN DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definición 2.1.2 Función de salida y funciones de transferencia o activación 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESIÓN 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES 2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL 2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACIÓN (BACK- PROPAGATION) 2.6 ANÁLISIS DISCRIMINANTE A TRAVÉS DEL PERCEPTRÓN 2.7 ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES 2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimización y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 Análisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE 2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios prácticos se realiza desde una óptica multisoftware, utilizándose los programas más actual del mercado en materia de Minería de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER

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Marques, Maria Perez
ISBN 10: 1493639331 ISBN 13: 9781493639335
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Descripción 2013. PAP. Estado de conservación: New. New Book.Shipped from US within 10 to 14 business days.THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería IP-9781493639335

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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Estado de conservación: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.En este libro se tratan los modelos econometricos a traves de tecnicas de mineria de datos, tanto predictivas como de clasificacion, a traves del siguiente contenido: MODELOS ECONOMETRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERIA DE DATOS 1.1 TECNICAS DE MINERIA DE DATOS 1.2 TECNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACION ECOMETRICA 1.3 TECNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACION CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresion: Modelo de regresion multiple 1.3.2 El nodo Regresion: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresion: Modelos de eleccion discreta Logit y Probit 1.4 TECNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACION CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresion Lineal: Modelo de regresion multiple 1.4.2 El nodo Regresion Logistica: Modelos de eleccion discreta 1.5 ANALISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 ARBOLES DE DECISION CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 ANALISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeraquico 1.7.2 El nodo Cluster Bietapico: Cluster jerarquico 1.8 ARBOLES DE DECISION CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo Arbol CR 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOMETRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCION DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definicion 2.1.2 Funcion de salida y funciones de transferencia o activacion 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESION 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES 2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL 2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACION (BACK- PROPAGATION) 2.6 ANALISIS DISCRIMINANTE A TRAVES DEL PERCEPTRON 2.7 ANALISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES 2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimizacion y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Prediccion y analisis discriminante a traves de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 Analisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE 2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios practicos se realiza desde una optica multisoftware, utilizandose los programas mas actual del mercado en materia de Mineria de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER. Nº de ref. de la librería APC9781493639335

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Descripción Createspace, United States, 2013. Paperback. Estado de conservación: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. En este libro se tratan los modelos econometricos a traves de tecnicas de mineria de datos, tanto predictivas como de clasificacion, a traves del siguiente contenido: MODELOS ECONOMETRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERIA DE DATOS 1.1 TECNICAS DE MINERIA DE DATOS 1.2 TECNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACION ECOMETRICA 1.3 TECNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACION CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresion: Modelo de regresion multiple 1.3.2 El nodo Regresion: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresion: Modelos de eleccion discreta Logit y Probit 1.4 TECNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACION CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresion Lineal: Modelo de regresion multiple 1.4.2 El nodo Regresion Logistica: Modelos de eleccion discreta 1.5 ANALISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 ARBOLES DE DECISION CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 ANALISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeraquico 1.7.2 El nodo Cluster Bietapico: Cluster jerarquico 1.8 ARBOLES DE DECISION CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo Arbol CR 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOMETRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCION DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definicion 2.1.2 Funcion de salida y funciones de transferencia o activacion 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESION 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES 2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL 2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACION (BACK- PROPAGATION) 2.6 ANALISIS DISCRIMINANTE A TRAVES DEL PERCEPTRON 2.7 ANALISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES 2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimizacion y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Prediccion y analisis discriminante a traves de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 Analisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE 2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios practicos se realiza desde una optica multisoftware, utilizandose los programas mas actual del mercado en materia de Mineria de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER. Nº de ref. de la librería APC9781493639335

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Descripción Createspace. Paperback. Estado de conservación: New. This item is printed on demand. 196 pages. Dimensions: 10.0in. x 8.0in. x 0.5in.En este libro se tratan los modelos economtricos a travs de tcnicas de minera de datos, tanto predictivas como de clasificacin, a travs del siguiente contenido: MODELOS ECONOMTRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERA DE DATOS 1. 1 TCNICAS DE MINERA DE DATOS 1. 2 TCNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACIN ECOMTRICA 1. 3 TCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIN CON SAS ENTERPRISE MINER 1. 3. 1 El nodo Regresin: Modelo de regresin mltiple 1. 3. 2 El nodo Regresin: Modelo Lineal General GLM 1. 3. 3 El nodo Regresin: Modelos de eleccin discreta Logit y Probit 1. 4 TCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIN CON SPSS CLEMENTINE 1. 4. 1 El nodo Regresin Lineal: Modelo de regresin mltiple 1. 4. 2 El nodo Regresin Logstica: Modelos de eleccin discreta 1. 5 ANLISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1. 6 RBOLES DE DECISIN CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1. 6. 1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1. 7 ANLISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1. 7. 1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jerquico 1. 7. 2 El nodo Cluster Bietpico: Cluster jerrquico 1. 8 RBOLES DE DECISIN CON SPSS CLEMENTINE 1. 8. 1 El nodo Crear C5. 0 1. 8. 2 El nodo rbol C and R 1. 8. 3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOMTRICOS CON REDES NEURONALES 2. 1 DESCRIPCIN DE LA RED NEURONAL 2. 1. 1 Definicin 2. 1. 2 Funcin de salida y funciones de transferencia o activacin 2. 2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESIN 2. 3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES 2. 4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL 2. 5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACIN (BACK- PROPAGATION) 2. 6 ANLISIS DISCRIMINANTE A TRAVS DEL PERCEPTRN 2. 7 ANLISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2. 8 ANLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2. 9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES 2. 10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2. 10. 1 Optimizacin y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2. 10. 2 Prediccin y anlisis discriminante a travs de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2. 10. 3 Anlisis cluster con redes neuronales: Nodo SOMKohonen 2. 11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE 2. 11. 1 Nodo Entrenar red 2. 11. 2 Nodo Entrenar Kohonen 2. 11. 3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios prcticos se realiza desde una ptica multisoftware, utilizndose los programas ms actual del mercado en materia de Minera de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. de la librería 9781493639335

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