Análisis de datos multivariantes Daniel Peña
Tipo de material:![Texto](/opac-tmpl/lib/famfamfam/BK.png)
Contenidos:
Álgebra matricial. - Descripción de datos multivariantes. - Análisis gráficos y datos atípicos. - Componentes principales. - Escalado multidimensional. - Análisis de correspondencias. - Análisis de conglomerados. - Distribuciones multivariantes. - Inferencia con datos multivariantes. - Métodos de interferencia avanzada multivariante. - Análisis factorial. - Análisis discriminante. - Discriminación logística y otros métodos de clasificación. - Clasificación mediante mezcla de distribuciones. - Dependencia entre conjuntos de variables.
Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Biblioteca Sede Viña del Mar | Colección General | 519.535 P419 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560901039295 | |
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Biblioteca Campus Santiago Vitacura | Colección General | 519.535 P419 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560902013384 | |
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Biblioteca Central | Colección General | 519.535 P419 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Prestado | 31/03/2022 | 3560900107662 |
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Biblioteca Central | Colección General | 519.535 P419 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 2 | Prestado | 31/03/2022 | 3560900107664 |
Navegando Biblioteca Central Estantes, Ubicación: Colección General, Código de colección: Colección General Cerrar el navegador de estanterías (Oculta el navegador de estanterías)
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519.535 M961 Multivariate data analysis | 519.535 N469 Applied linear statistical models : regression, analysis of variance, and experimental designs | 519.535 P419 Análisis de datos multivariantes | 519.535 P419 Análisis de datos multivariantes | 519.535 P696 Análisis multivariado : | 519.535 P696 Análisis multivariado : | 519.535 V855 Análisis estadístico multivariable: teoría y práctica / |
Incluye índice
pp. 523-536
Álgebra matricial. - Descripción de datos multivariantes. - Análisis gráficos y datos atípicos. - Componentes principales. - Escalado multidimensional. - Análisis de correspondencias. - Análisis de conglomerados. - Distribuciones multivariantes. - Inferencia con datos multivariantes. - Métodos de interferencia avanzada multivariante. - Análisis factorial. - Análisis discriminante. - Discriminación logística y otros métodos de clasificación. - Clasificación mediante mezcla de distribuciones. - Dependencia entre conjuntos de variables.
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