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.| Tipo de ítem | Ubicación actual | Signatura | Copia número | Estado | Notas | Fecha de vencimiento |
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Libro
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Biblioteca General de la UTEQ | 519.5/P438t (Navegar estantería) | Ej. 1 | Disponible | Ciencias Puras # 1 Hilera Segunda | |
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Libro
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Biblioteca General de la UTEQ | 519.5/P438t (Navegar estantería) | Ej. 2 | Disponible | Ciencias Puras # 1 Hilera Segunda |
Navegando Biblioteca General de la UTEQ Estantes , Ubicación: 500 - Ciencias puras (Ciencias Naturales) Cerrar el navegador de estanterías
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| 519.5/M984t Teoría de muestras e inferencia estadística | 519.5/M984t Teoría de muestras e inferencia estadística | 519.5/M984t Teoría de muestras e inferencia estadística | 519.5/P438t Técnicas estadísticas predictivas con ibm spss | 519.5/P438t Técnicas estadísticas predictivas con ibm spss | 519.5/P949b Bioestadística | 519.5/P949b Bioestadística |
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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