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Técnicas estadísticas predictivas con ibm spss

Por: Pérez López, César.
Editor: España Garceta grupo editorial 2014Descripción: 468 Páginas.ISBN: 9788415452874.Tema(s): Ciencias | Facultad de Ciencias Agrarias | Facultad de Ciencias Pecuarias | Unidad de Estudios a Distancia | Facultad de Ciencias de la Ingeniería | Carrera de Agronómica | Carrera de Zootécnica | Carrera de Agropecuarias | Carrera de Diseño Gráfico Carrera de Electricidad Carrera de Industrial Carrera de Mecánica Carrera de Sistemas Carrera de TelemáticaClasificación CDD: 519.5 Recursos en línea: Consulta el documento electrónico Resumen: Técnicas de dependencia y modelos predictivos, Modelo de regresión lineal múltiple, Modelos predictivos no lineales y correlación canónica, Modelos predictivos de elección discreta binaria y múltiple logit y probit, Modelos predictivos de series temporales suavizado predicción y metodología arima, Métodos autoproyectivos deterministas de predicción, Análisis de la intervención y modelos de la función de transferencia, Modelos anova ancova manova mancova y glm, Modelos predictivos de análisis discriminante, Modelos predictivos de datos de panel modelos mixtos, Árboles de decisión, Modelos de redes neuronales.
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Tipo de ítem Ubicación actual Signatura Copia número Estado Notas Fecha de vencimiento
Libro Libro Biblioteca General de la UTEQ
519.5/P438t (Navegar estantería) Ej. 1 Disponible Ciencias Puras # 1 Hilera Segunda
Libro Libro Biblioteca General de la UTEQ
519.5/P438t (Navegar estantería) Ej. 2 Disponible Ciencias Puras # 1 Hilera Segunda

Estado de conservación: Bueno

Estado de integridad: Completo

Técnicas de dependencia y modelos predictivos, Modelo de regresión lineal múltiple, Modelos predictivos no lineales y correlación canónica, Modelos predictivos de elección discreta binaria y múltiple logit y probit, Modelos predictivos de series temporales suavizado predicción y metodología arima, Métodos autoproyectivos deterministas de predicción, Análisis de la intervención y modelos de la función de transferencia, Modelos anova ancova manova mancova y glm, Modelos predictivos de análisis discriminante, Modelos predictivos de datos de panel modelos mixtos, Árboles de decisión, Modelos de redes neuronales.

Volumen: 0 / Tomo: 0 / Número de ejemplares: 2

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