Técnicas de estadística multivariada y univariada para aplicaciones en Ingeniería
Jhon Jairo Vargas Sánchez
Licencia de minería de texto y datos
Declarado por la editorial el 22 julio 2026 a las 22:14:11 UTC
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Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| Impreso · ed. 1 | 9789587464351 | SIMEHPRINT91B82AIFB480G1JADE5H | 10.21676/9789587464351 | 2021 |
| E-book · ed. 1 | 9789587464368 | SIMEHEBOOKA81167HB28EH3B13BE38 | 10.21676/9789587464351 | 2021 |
| Impresión bajo demanda · ed. 1 | 9789587464351 | SIMEHPODI170JEEHI974BBBCCEE8 | 10.21676/9789587464351 | 2024 |
Sobre esta obra
En esta obra se presentan algunas herramientas cuantitativas seleccionadas que contribuyen en la formación del ingeniero. Se inicia con conceptos de estadística univariada desde variable aleatoria, modelos de distribuciones de probabilidad y series de tiempo. Esta estadística será útil en dos sentidos: primero, como herramientas que se pueden aplicar directamente en casos reales; segundo, como preparación para entender los modelos más avanzados mostrados en el libro. Estos últimos corresponden a métodos de análisis multivariado como comparación de dos o más grupos en cuanto a vector multivariado se refiere; análisis de componentes principales, correspondencias, correlación canónica, de perfiles y regresión multivariada. Además, se presentan las mixturas normales multivariadas aplicadas a series de tiempo. Cabe resaltar que los últimos tópicos mencionados resultan de mayor poder aplicativo que la estadística básica de los primeros capítulos. El libro termina con modelos de eficiencia conocidos como análisis envolvente de datos. A pesar de que el texto aborda temas avanzados en comparación con la estadística vista en pregrado, estos se desarrollan en una manera comprensible y didáctica, ya que se ofrece al lector códigos resueltos en software R, explicaciones con figuras apropiadas, ejemplos resueltos e interpretaciones de resultados llevadas contextos prácticos.