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ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIANTES, 1 Ed. AnĂ¡lisis de datos multivariantes
Por Daniel Peña
ISBN: 8448136101



Prefacio

Este libro presenta las técnicas actuales más utilizadas del Análisis estadístico multivariante. El desarrollo de los ordenadores y la facilidad de adquirir y procesar grandes bancos de datos en todas las ciencias han convertido a estas técnicas en herramientas de uso común en muchas disciplinas. En las Ciencias Económicas y Empresariales se utilizan para cuantificar el desarrollo de un país, determinar las dimensiones existentes en las relaciones entre variables económicas, analizar los resultados de las encuestas de calidad de mercado, investigar las preferencias de los consumidores y medir la calidad de los productos y servicios. En Ingeniería para controlar procesos de fabricación, diseñar máquinas inteligentes que reconozcan formas, caracteres o imágenes y construir clasificadores que aprendan interactivamente con el entorno. En Ciencias de la Computación para desarrollar sistemas de inteligencia artificial y redes neuronales más eficientes. En Medicina para construir procedimientos automáticos de ayuda al diagnóstico y para reconocer tumores en imágenes digitales. En Psicología, para interpretar los resultados de pruebas de aptitudes y para construir escalas. En Sociología y Ciencia Política, para analizar encuestas de actitudes y opiniones y para identificar el peso de distintos factores en comportamientos sociales y políticos.


Este libro tiene tres características específicas. En primer lugar presenta de forma unificada los métodos descriptivos de minería de datos y los métodos inferenciales clásicos. En segundo, incluye algunos métodos recientes que es esperable se incorporen a los programas comerciales en los próximos años. En tercero, combina una presentación orientada a las aplicaciones con un tratamiento riguroso de las técnicas expuestas, de manera que el lector pueda aplicarlas conociendo sus limitaciones. Con este objetivo, se han incluido secciones especiales, indicadas por un asterisco, y apéndices al final de los capítulos con material más avanzado, destinado a los lectores interesados en los detalles de aplicación de los métodos expuestos.
Esperamos que este libro pueda ser útil a distintos tipos de audiencias. Un curso cuatrimestral básico de análisis multivariante para estudiantes con pocos requisitos previos de estadística puede basarse en el material de los Capítulos 3 al 8, donde se presentan las técnicas de reducción de dimensionalidad y de construcción de grupos desde un punto de vista descriptivo. El curso se complementaría con una introducción a las matrices, seleccionando la parte básica del Capítulo 2. Este curso puede ser adecuado para estudiantes de ciencias sociales interesados en minería de datos y para estudiantes de ciencias biológicas o ambientales. Un curso intermedio para Administración de Empresas o Ingeniería podría cubrir la mayor parte del material de los Capítulos 3 al 8, pasar rápidamente sobre los 9, 10 y 11 y concentrarse en los Capítulos 12 y 13, con partes seleccionadas de los 14, 15 y 16. Finalmente, puede enseñarse un curso avanzado para estudiantes con buena formación estadística repasando brevemente los Capítulos 2, 3 y 4, y cubriendo con detalle los Capítulos 5 al 16, incluyendo los apéndices y los ejercicios teóricos.


El aprendizaje del análisis multivariante requiere aplicarlo a datos reales con ayuda del ordenador y el libro incluye numerosos ejemplos con datos que el lector se puede descargar en esta OLC . Recomendamos además que los estudiantes realicen un proyecto donde apliquen los métodos estudiados a datos recogidos por ello mismos.

En la presentación hemos seguido la recomendación de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de utilizar el punto en lugar de la coma para separar las cifras enteras de las decimales, unificando la notación española con la anglosajona. Esta notación tiene la ventaja de permitir presentar salidas de programas de ordenador en concordancia con las otras partes del texto.


Este libro ha tenido un largo período de gestación. Debo mi interés por el Análisis Multivariante a Rafael Romero, Catedrático de la Universidad Politécnica de Valencia. Tuve la suerte de asistir a finales de los años setenta al excelente curso de especialización que él impartía y allí aprendí la potencia de estos métodos como herramientas de adquisición de conocimiento y su inmenso campo de aplicación. La primera versión de este libro se redactó para un curso de Doctorado de la ETSII de la Universidad Politécnica de Madrid, a finales de los años ochenta. Desde entonces, el manuscrito ha ido sufriendo revisiones y ampliaciones, fruto de mi aprendizaje al impartir cursos en la Universidad Carlos III de Madrid y otras universidades. Estoy muy agradecido a los estudiantes en estos cursos que han sugerido muchas mejoras y detectado errores en versiones anteriores. Estoy especialmente en deuda con Ana Justel, Juan Antonio Gil, Juan Carlos Ibáñez, Mónica Benito, Pilar Barrios y Rebeca Albacete. Pedro Galeano ha sido, además, de gran ayuda por su paciente detección de erratas y su colaboración para preparar ejemplos en algunos capítulos. He tenido también la fortuna de contar con excelentes comentarios de mis colegas Carlos Cuadras, Javier Girón, Michael Greenacre, Francisco Marcellán, Jorge Martínez, Alberto Muñoz, Rosario Romera, Juan Romo y Santiago Velilla, que me han ayudado a mejorar el texto en muchos aspectos. Los nuevos resultados incorporados en el libro son fruto de investigaciones conjuntas con Javier Prieto, Julio Rodríguez y George Tiao, con los que ha sido un placer trabajar y de los que he aprendido mucho. Además, Julio Rodríguez me ha ayudado mucho en la preparación de los ejemplos, ha leído y comentado sucesivas versiones del manuscrito encontrando siempre formas de mejorarlo y ha colaborado con gran eficacia en la corrección de las pruebas. Su generosa e inteligente ayuda ha sido clave para mejorar el proyecto inicial. El apoyo constante y el cariño de mi familia, Mely, Jorge y Álvaro, ha sido decisivo para completarlo.



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