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Tras una extensa revisión documental, los autores presentan modelos log-lineales, modelos gráficos y algoritmos de segmentación, vinculados al conocimiento de las condiciones suficientes y necesarias para la colapsabilidad (disminución) de variables y/o categorías asociadas a una tabla de contingencia multidimensional. Todo esto permite al investigador obtener "el néctar" de la información sobre la cual trabaje. De igual forma, se presenta el algoritmo de segmentación TAID, que trabaja con una o varias variables respuesta, obtenidas a partir de un modelo de clases latentes y cuyas variables…mehr

Produktbeschreibung
Tras una extensa revisión documental, los autores presentan modelos log-lineales, modelos gráficos y algoritmos de segmentación, vinculados al conocimiento de las condiciones suficientes y necesarias para la colapsabilidad (disminución) de variables y/o categorías asociadas a una tabla de contingencia multidimensional. Todo esto permite al investigador obtener "el néctar" de la información sobre la cual trabaje. De igual forma, se presenta el algoritmo de segmentación TAID, que trabaja con una o varias variables respuesta, obtenidas a partir de un modelo de clases latentes y cuyas variables predictoras, propician un árbol ternario de segmentación construido a partir del análisis no simétrico de correspondencia. El libro presenta aplicaciones relacionadas a muy diversos ámbitos sociales como son la evaluación de mejora en la educación universitaria, la determinación de perfiles de posibles votantes para un candidatos en un proceso electoral, entre otras.
Autorenporträt
Dr. en Estadística-Universidad de Salamanca España, Maestro en Ciencias Matemáticas-Universidad de la Habana Cuba,Licenciado en Estadística-Universidad Veracruzana México. Es Coordinador de la Red Universitaria de Estudios de Opinión-Universidad Veracruzana.Purificación Galindo, Dra. en Estadística, destacada experiencia académica e investigación.