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Análisis Multivariante de datos Aplicaciones con IBM SPSS, SAS y STATGRAPHICS

César Pérez

Páginas: 564

Fecha: 2013

ISBN: 978-84-1545-273-7

Precio: 39,00 € IVA incluido  

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Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas multivariantes de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado.

La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos estableciendo un orden en las técnicas especializadas que se aplican y englobándolas en el proceso de extracción del conocimiento. Estas técnicas persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos utilizando metodologías avanzadas de análisis multivariante de datos.

El libro comienza tratando las técnicas de reducción de la dimensión, que permiten simplificar ordenadamente el excesivo número de variables a tratar con la mínima pérdida de información. Si se trata de variables cuantitativas, las técnicas que permiten este tratamiento son el Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, y si se trabaja con variables cualitativas, se acudirá al Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples y a las Tablas de Contingencia y Modelos Logaritmo Lineales.

A continuación se tratan las técnicas de clasificación y segmentación, que tienen como finalidad clasificar los individuos en grupos más o menos homogéneos en relación al perfil que presenten en sus variables. Entre estas técnicas destacan el Análisis Clúster y el Análisis Discriminante. Finalmente se trata también el Análisis de la Correlación Canónica.

Todas estas técnicas se ilustran con ejercicios prácticos representativos totalmente resueltos con el software más utilizado actualmente en la materia como SPSS, SAS y STATGRAPHICS.

CONTENIDO


  1. PRIMEROS CONCEPTOS EN ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE DATOS

      1.1 INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE
      1.2 CLASIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE DATOS
      1.3 FASES A SEGUIR EN LAS TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE DE DATOS
  2. REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN MEDIANTE COMPONENTES PRINCIPALES

      2.1 INTRODUCCIÓN A LAS TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN
      2.2 ANÁLISIS EN COMPONENTES PRINCIPALES
      2.3 OBTENCIÓN DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES
      2.4 VARIANZAS DE LAS COMPONENTES
      2.5 MATRIZ FACTORIAL O MATRIZ DE CARGAS FACTORIALES DE LAS COMPONENTES
      2.6 PUNTUACIONES O MEDICIÓN DE COMPONENTES
      2.7 NÚMERO DE COMPONENTES PRINCIPALES A RETENER
      2.8 LA REGRESIÓN SOBRE COMPONENTES PRINCIPALES Y EL PROBLEMA DE LA MULTICOLINEALIDAD
      2.9 LA REGRESIÓN ORTOGONAL Y LAS COMPONENTES PRINCIPALES
      2.10 INTERPRETACIÓN GEOMÉTRICA DEL ANÁLISIS EN COMPONENTES PRINCIPALES
      2.11 EL HIPERELIPSOIDE DE CONCENTRACIÓN
      2.12 MATRIZ DE CARGAS FACTORIALES, COMUNALIDAD Y CÍRCULOS DE CORRELACIÓN
      2.13 ROTACIÓN DE LAS COMPONENTES
      2.14 EL CASO DE DOS VARIABLES
      2.15 PROPIEDADES MUESTRALES DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES
  3. COMPONENTES PRINCIPALES A TRAVÉS DE SAS, SPSS Y STATGRAPHICS CENTURION

      3.1 PROCEDIMIENTOS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE EN SAS STAT
      3.2 ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES EN SAS: PROCEDIMIENTO PRINCOMP
      3.3 ANÁLISIS EN COMPONENTES PRINCIPALES: PROCEDIMIENTO FACTOR
      3.4 ANÁLISIS EN COMPONENTES PRINCIPALES CON SPSS
      3.5 STATGRAPHICS CENTURION Y EL ANÁLISIS EN COMPONENTES PRINCIPALES
  4. REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN MEDIANTE ANÁLISIS FACTORIAL

      4.1 ANÁLISIS FACTORIAL
      4.2 OBJETIVO DEL ANÁLISIS FACTORIAL
      4.3 EL MODELO FACTORIAL
      4.4 MÉTODO DE TURSTONE PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.5 MÉTODO DEL FACTOR PRINCIPAL PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.6 MÉTODO ALPHA PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.7 MÉTODO DEL CENTROIDE PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.8 MÉTODO DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.9 MÉTODO DE COMPONENTES PRINCIPALES ITERADAS O EJES PRINCIPALES PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.10 MÉTODO DE MÁXIMA VEROSIMILITUD PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.11 MÉTODOS MINRES, ULS Y GLS PARA OBTENER LOS FACTORES
      4.12 CONTRASTES EN EL MODELO FACTORIAL
      4.13 INTERPRETACIÓN GEOMÉTRICA DEL ANÁLISIS FACTORIAL
      4.14 ROTACIÓN DE LOS FACTORES
      4.15 ROTACIONES ORTOGONALES
      4.16 ROTACIONES OBLÍCUAS
      4.17 PUNTUACIONES O MEDICIÓN DE LOS FACTORES
      4.18 ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO Y CONFIRMATORIO
      4.19 ESQUEMA GENERAL DEL ANALISIS FACTORIAL
  5. ANÁLISIS FACTORIAL A TRAVÉS DE SAS, SPSS Y STATGRAPHICS CENTURION

      5.1 ANÁLISIS FACTORIAL CON EL PROC FACTOR DE SAS
      5.2 EJEMPLO DE ANÁLISIS FACTORIAL CON SAS
      5.3 EJEMPLO DE ANÁLISIS FACTORIAL CON SPSS
      5.4 STATGRAPHICS CENTURION Y EL ANÁLISIS FACTORIAL
  6. REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN MEDIANTE ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES

      6.1 CANTIDAD DE INFORMACIÓN Y DISTANCIAS
      6.2 NÁLISIS GENERAL DE LOS MÉTODOS FACTORIALES
      6.3 OBJETIVO GENERAL DEL ANÁLISIS FACTORIAL
      6.4 COMPONENTES PRINCIPALES COMO CASO PARTICULAR DEL ANÁLISIS FACTORIAL GENERAL
      6.5 ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS
      6.6 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLE
      6.7 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES
  7. ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES CON SAS, SPSS Y STATGRAPHICS CENTURION

      7.1 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES Y MÚLTIPLES CON SAS: PROCEDIMIENTO CORRESP
      7.2 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLES CON SPSS
      7.3 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES CON SPSS
      7.4 ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS CON STATGRAPHICS CENTURION
  8. CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN CON ANÁLISIS CLUSTER

      8.1 ANÁLISIS CLUSTER
      8.2 PRINCIPIOS DEL ANÁLISIS CLUSTER
      8.3 EL PROBLEMA MATEMÁTICO
      8.4 PROCEDIMIENTOS Y TÉCNICAS EN EL ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
      8.5 CONGLOMERADOS JERÁRQUICOS, SECUENCIALES, AGLOMERATIVOS Y EXCLUSIVOS (S.A.H.N.)
      8.6 REPRESENTACIÓN GRÁFICA: DENDOGRAMA
      8.7 CONGLOMERADOS NO JERÁRQUICOS
      8.8 ANÁLISIS CLUSTER EN DOS FASES
      8.9 ESQUEMA GENERAL DEL ANÁLISIS CLUSTER
  9. ANÁLISIS CLUSTER CON SAS, SPSS Y STAGRAPHICS CENTURION

      9.1 ANÁLISIS CLUSTER JERÁRQUICO CON SAS: PROCEDIMIENTOS CLUSTER, ACECLUS Y TREE
      9.2 ANÁLISIS CLUSTER NO JERÁRQUICO CON SAS: PROCEDIMIENTO FASTCLUS
      9.3 ANÁLISIS CLUSTER JERÁRQUICO Y NO JERÁRQUICO CON SAS: PROCEDIMIENTO VARCLUS
      9.4 SPSS Y EL ANÁLISIS CLUSTER NO JERÁRQUICO
      9.5 SPSS Y EL ANÁLISIS CLUSTER JERÁRQUICO
      9.6 SPSS Y EL ANÁLISIS CLUSTER EN DOS FASES
      9.7 STATGRAPHICS CENTURION Y EL ANÁLISIS CLUSTER
  10. CLASIFICACIÓN Y SEGMENTACIÓN MEDIANTE ANÁLISIS DISCRIMINANTE

      10.1 ANÁLISIS DISCRIMINANTE
      10.2 CLASIFICACIÓN CON DOS GRUPOS
      10.3 CONTRASTES Y PROBABILIDAD DE PERTENENCIA (2 GRUPOS)
      10.4 CLASIFICACIÓN CON MÁS DE DOS GRUPOS
      10.5 SELECCIÓN DE VARIABLES DISCRIMINANTES. MÉTODOS ALTERNATIVOS
      10.6 INTERPRETACIÓN DE LA FUNCIÓN DISCRIMINANTE
      10.7 CLASIFICACIÓN DE LOS INDIVIDUOS
      10.8 PROBABILIDAD DE PERTENECIA A UN GRUPO
      10.9 ESQUEMA GENERAL DEL ANÁLISIS DISCRIMINANTE
  11. ANÁLISIS DISCRIMINANTE CON SAS, SPSS Y STATGRAPHICS CENTURION

      11.1 ANÁLISIS DISCRIMINANTE CON SAS: PROCEDIMIENTO DISCRIM
      11.2 ANÁLISIS DISCRIMINANTE CANÓNICO: PROCEDIMIENTO CANDISC
      11.3 ANÁLISIS DISCRIMINANTE PASO A PASO: PROCEDIMIENTO STEPDISC
      11.4 SPSS Y EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE
      11.5 STATGRAPHICS CENTURION Y EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE
  12. TABLAS DE CONTINGENCIA Y MODELOS LOGARITMO LINEALES

      12.1 TABLAS DE CONTINGENCIA
      12.2 DISTRIBUCIONES MARGINALES Y CONDICIONADAS
      12.3 INDEPENDENCIA Y ASOCIACIÓN DE VARIABLES CUALITATIVAS. COEFICIENTES
      12.4 MODELOS LOG-LINEALES. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS
      12.5 TIPOS DE MODELOS LOG-LINEALES
      12.6 FASES EN LA ELABORACIÓN DE MODELOS LOG-LINEALES
      12.7 ELMODELO LOGIT LOG-LINEAL
      12.8 MODELOS LOG-LINEALES CON DATOS ORDINALES
      12.9 TABLAS INCOMPLETAS Y CEROS ESTRUCTURALES
      12.10 NATURALEZA DE LOS MODELOS LOG-LINEALES
      12.11 INDEPENDENCIA Y ASOCIACIÓN EN MODELOS LOGARÍTMICO LINEALES
      12.12 ESTIMACIÓN MÁXIMO VEROSÍMIL DE LOS PARÁMETROS DEL MODELO
      12.13 ANÁLISIS DE LOS RESIDUOS
  13. TABLAS DE CONTINGENCIA Y MODELOS LOGARITMO LINEALES CON SAS, SPSS Y STATGRAPHICS CENTURION

      13.1 MODELOS LOGARITMO-LINEALES CON SAS: PROCEDIMIENTO CATMOD
      13.2 SPSS Y LAS TABLAS DE CONTINGENCIA
      13.3 STATGRAPHICS CENTURION Y LAS TABLAS DE CONTINGENCIA
      13.4 SPSS Y LOS MODELOS LOGARÍTMICO LINEALES
  14. CORRELACIÓN CANÓNICA. TRATAMIENTO CON SAS, SPSS Y STATGRAPHICS CENTURION

      14.1 CORRELACIÓN CANÓNICA
      14.2 CORRELACIÓN CANÓNICA CON SAS: PROCEDIMIENTO CANCORR
      14.3 EJEMPLO DECORRELACIÓN CANÓNICA CON SAS
      14.4 CORRELACIÓN CANÓNICA CON SPSS
      14.5 CORRELACIÓN CANÓNICA CON STATGRAPHICS CENTURION
Libros técnicos y Reglamentos para profesionales, Ingenieros, Arquitectos e Instaladores del sector eléctrico (electricidad), construcción, climatización Contabilidad, Plan general de Contabilidad y Pymes. Libros para Ciclos Formativos y Programas de Cualificación Profesional Inicial, PCPI, de Peluquería e Informática. Libros universitarios de Ciencias, físico-química, químico-física, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Software SPSS

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