Libro: Analítica Aplicada Métodos Cuantitativos De De La De

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Libro: ANALÍTICA APLICADA - Métodos Cuantitativos de Aplicación de la Simulación de Riesgos de Monte Carlo, Opciones Reales Estratégicas, ... Sobre El Cqrm Aplicado) (Spanish Edition)

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CONTENIDO


MÉTODOS CUANTITATIVOS DE EN POCAS PALABRAS
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y MOMENTOS DE DISTRIBUCIÓN
TEORÍA Y PROBABILIDAD DE LAS DISTRIBUCIONESRUEBAS DE HIPÓTESIS
MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA UNA VARIABLE
MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA DOS O MÁS VARIABLES
SIMULACIÓN, MODELACIÓN PREDICTIVA, Y OPTIMIZACIÓN
MOMENTOS DE DISTRIBUCIÓN
MEDICIÓN DEL CENTRO, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA, EVENTOS EXTREMOS EN UNA DISTRIBUCIÓN
PRUEBA DE HIPÓTESIS
PASOS PARA ESTABLECER UNA PRUEBA DE HIPÓTESIS
TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL
ERRORES TIPO I, TIPO II, TIPO III, Y TIPO IV, Y SESGOS EN EL MUESTREO DE DATOS


ANALÍTICA MÁS COMÚN
PRUEBA-T DE DOS MUESTRAS CON VARIANZA DE DOS MUESTRAS CON VARIANZA T DE DOS MUESTRAS CON MEDIAS DEPENDIENTES
PRUEBA-F DE VARIACIONES DESDE MUESTRAS INDEPENDIENTES
PRUEBA-Z de PROPORCIONES
PRUEBA Z DE PROPORCIONES Y MEDIAS
ANOVA SIMPLE CON MÚLTIPLES TRATAMIENTOS
ANOVA CON PRUEBA DE BLOQUES ALEATORIZADOS
ANOVA DE DOS VÍAS, ANCOVA, MANOVA, Y MANOVA DE DOS VÍAS
PRUEBAS CHI CUADRADO
CORRELACIONES LINEALES Y NO LINEALES
NORMALIDAD Y AJUSTE DE DISTRIBUCIÓN: KolmogorovSmirnov, Chi-Cuadrado, Criterio de Información de Akaike, AndersonDarling, Estadístico de Kuiper, y Criterio NO PARAMÉTRICAS: Prueba de Runs para Aleatoriedad, Prueba de Rangos con de Wilcoxon, Prueba de Lilliefors, Prueba de KruskalWallis, Prueba de Friedman
CONFIABILIDAD Y CONSISTENCIA: Kappa de Cohen, Alfa de Cronbach, “Consistencia” Interna, Confiabilidad con Lambda de Guttman, Medidas de Correlación Inter-Clase (ICC), Medida de Concordancia Entre Evaluadores de la W de Kendall, Diversidad de Datos, Homogeneidad de Shannon, Brillouin, y Simpson, Validez Interna, Validez Externa, Previsibilidad y Exactitud: Akaike, Bayes, HannanQuinn, DieboldMariano, PesaranTimmermann, Precisión y Control de Errores
REGRESION MULTIVARIADA LINEAL Y NO LINEAL
REGRESIÓN BIVARIADA
PRUEBAS PARA LA MULTICOLINEALIDAD Y HETEROCEDASTICIDAD
MÉTODOS AVANZADOS DE REGRESIÓN, MÉTODOS RELACIONADOS CON LA REGRESIÓN, Y SUS VARIACIONES
MÁS ALLÁ DE LA REGRESIÓN MÚLTIPLE: MODELACIÓN DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (SEM) CON MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES (PLS) SOBRE ESTIMACIÓN DE RUTAS
MÁS ALLÁ DE LA REGRESIÓN MÚLTIPLE: ENDOGENEIDAD Y MÉTODOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS Y MÍNIMOS CUADRADOS EN DOS ETAPAS
MÁS ALLÁ DE LA REGRESIÓN MÚLTIPLE: CAUSALIDAD DE GRANGER Y MÉTODOS ENGLEGRANGER
MÁS ALLÁ DE LA REGRESIÓN MÚLTIPLE: Regresión Múltiple de Poisson (Población y Frecuencia), Regresión Múltiple (Regresión de Deming con Varianza Conocida),Regresión Múltiple (Regresión Logística Ordinal), Regresión Múltiple de Ridge (Varianza Baja, Sesgo Alto, Alto VIF), Regresión Múltiple Ponderada (Arreglando la ARTIFICIAL & MACHINE LEARNING
BOLSO MEDIANTE AJUSTE LINEAL POR BOOTSTRAP
BOLSO MEDIANTE AJUSTE NO LINEAL POR BOOTSTRAP
ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN CARRITO
CLASIFICACIÓN CON MEZCLA GAUSSIANA & SEGMENTACIÓN DE K-MEDIAS (SIN SUPERVISADA)
CLASIFICACION CON LOS K-VECINOS MAS CERCANOS
CLASIFICACIÓN CON ÁRBOLES FILOGENÉTICOS & AGRUPAMIENTO JERÁRQUICO (SIN SUPERVISADA)
CLASIFICACIÓN CON MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE
MODELO AJUSTADO PERSONALIZADO
REDUCCIÓN DE DIMENSIÓN MEDIANTE EL ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES
REDUCCIÓN DE DIMENSIÓN MEDIANTE EL ANÁLISIS FACTORIAL
AJUSTE COMÚN DE ENSAMBLE (NO LINEAL)
AJUSTE COMPLEJO DE ENSAMBLE (NO LINEAL)
CONJUNTO DE SERIE DE TIEMPO
MODELO DE AJUSTE LINEAL
ANÁLISIS DISCRIMINANTE MULTIVARIADO (LINEAL)
ANÁLISIS MULTIVARIADO DISCRIMINANTE (CUADRÁTICO)
NEURONAL ROJO (RED NEURONAL)
CLASIFICACIÓN BINARIA LOGÍSTICA
CLASIFICACIÓN BINARIA NORMIT PROBIT
BOSQUE ALEATORIZADO
SEGMENTACIÓN POR AGRUPAMIENTO
PREGUNTAS INTEGRALES O DEL EXAMEN ORAL DE MUESTRA

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