Técnicas de análisis multivariante de datos: aplicaciones con SPSS César Pérez López

1 introducción a las técnicas de análisis multivariante de datos.2 Técnicas de análisis exploratorio de datos. Aplicaciones con SPSS.3 Técnicas de reducción de la dimensión: Análisis en componentes principales. Aplicaciones con SPSS.4 Análisis factorial: Aplicaciones con SPSS.5 Análisis de correspondencias: Aplicaciones con SPSS.6 Escalamiento multidimensional: Aplicaciones con SPSS.7 Técnicas de segmentación, clasificación y agrupamiento: Análisis cluster. Aplicaciones SPSS.8 Análisis discriminante. Aplicaciones con SPSS.9 Modelos logístico y probit. Aplicaciones con SPSS.10 Análisis conjunto. Aplicaciones con SPSS.11 Técnicas de predicción mediante regresión y series temporales. Aplicaciones con SPSS.12 Técnicas de comparación de poblaciones: Análisis de la varianza. Aplicaciones con SPSS.13 Redes neuronales. Aplicaciones con SPSS (Neural Connection).14 Segmentación y árboles de decisión. Aplicaciones con SPSS (Answer Tree).

El contenido del libro se ciñe a las técnicas más modernas de análisis estadístico de datos enfocadas hacia el novedoso campo de la minería de datos (Data Mining). Se introducen las citadas técnicas desde un punto de vista teórico y se ilustran con ejemplos resueltos con el software SPSS, muy adecuado para estos fines.