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TÃtulo : A Course on Small Area Estimation and Mixed Models : Methods, Theory and Applications in R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Morales, Domingo, ; Esteban, MarÃa Dolores, ; Pérez, AgustÃn, ; Hobza, Tomáš, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XX, 599 p. 373 ilustraciones, 10 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-63757-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias sociales EstadÃsticas EstadÃstica EstadÃstica en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento PolÃticas Públicas TeorÃa y métodos estadÃsticos. Software estadÃstico EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro de texto avanzado explora técnicas de estimación de áreas pequeñas, cubre la teorÃa matemática y estadÃstica subyacente y ofrece apoyo práctico con su implementación. Presenta la teorÃa de manera rigurosa y compara y contrasta varias metodologÃas estadÃsticas, ayudando a los lectores a comprender cómo desarrollar nuevas metodologÃas para la estimación de áreas pequeñas. También incluye numerosos ejemplos de aplicaciones de técnicas de estimación de áreas pequeñas. El código R subyacente se proporciona en el texto y se aplica a cuatro conjuntos de datos que imitan datos de encuestas sobre mercados laborales y condiciones de vida, donde los indicadores socioeconómicos incluyen la estimación de áreas pequeñas del desempleo total, las tasas de desempleo, los ingresos promedio anuales de los hogares y los indicadores de pobreza. Dado su alcance, el libro será útil para estudiantes de maestrÃa y doctorado, asà como para estadÃsticos oficiales y otros estadÃsticos aplicados. . Nota de contenido: 1 Small Area Estimation -- 2 Design-based Direct Estimation -- 3 Design-based Indirect Estimation -- 4 Prediction Theory -- 5 Linear Models -- 6 Linear Mixed Models -- 7 Nested Error Regression Models -- 8 EBLUPs under Nested Error Regression Models -- 9 Mean Squared Error of EBLUPs -- 10 EBPs under Nested Error Regression Models -- 11 EBLUPs under Two-fold Nested Error Regression Models -- 12 EBPs under Two-fold Nested Error Regression Models -- 13 Random Regression Coefficient Models -- 14 EBPs under Unit-level Logit Mixed Models -- 15 EBPs under Unit-level Two-fold Logit Mixed Models -- 16 Fay-Herriot Models -- 17 Area-level Temporal Linear Mixed Models -- 18 Area-level Spatio-temporal Linear Mixed Models -- 19 Area-level Bivariate Linear Mixed Models -- 20 Area-level Poisson Mixed Models -- 21 Area-level Temporal Poisson Mixed Models -- A Some Useful Formulas -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This advanced textbook explores small area estimation techniques, covers the underlying mathematical and statistical theory and offers hands-on support with their implementation. It presents the theory in a rigorous way and compares and contrasts various statistical methodologies, helping readers understand how to develop new methodologies for small area estimation. It also includes numerous sample applications of small area estimation techniques. The underlying R code is provided in the text and applied to four datasets that mimic data from labor markets and living conditions surveys, where the socioeconomic indicators include the small area estimation of total unemployment, unemployment rates, average annual household incomes and poverty indicators. Given its scope, the book will be useful for master and PhD students, and for official and other applied statisticians. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] A Course on Small Area Estimation and Mixed Models : Methods, Theory and Applications in R [documento electrónico] / Morales, Domingo, ; Esteban, MarÃa Dolores, ; Pérez, AgustÃn, ; Hobza, Tomáš, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XX, 599 p. 373 ilustraciones, 10 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-63757-6
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Ciencias sociales EstadÃsticas EstadÃstica EstadÃstica en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento PolÃticas Públicas TeorÃa y métodos estadÃsticos. Software estadÃstico EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro de texto avanzado explora técnicas de estimación de áreas pequeñas, cubre la teorÃa matemática y estadÃstica subyacente y ofrece apoyo práctico con su implementación. Presenta la teorÃa de manera rigurosa y compara y contrasta varias metodologÃas estadÃsticas, ayudando a los lectores a comprender cómo desarrollar nuevas metodologÃas para la estimación de áreas pequeñas. También incluye numerosos ejemplos de aplicaciones de técnicas de estimación de áreas pequeñas. El código R subyacente se proporciona en el texto y se aplica a cuatro conjuntos de datos que imitan datos de encuestas sobre mercados laborales y condiciones de vida, donde los indicadores socioeconómicos incluyen la estimación de áreas pequeñas del desempleo total, las tasas de desempleo, los ingresos promedio anuales de los hogares y los indicadores de pobreza. Dado su alcance, el libro será útil para estudiantes de maestrÃa y doctorado, asà como para estadÃsticos oficiales y otros estadÃsticos aplicados. . Nota de contenido: 1 Small Area Estimation -- 2 Design-based Direct Estimation -- 3 Design-based Indirect Estimation -- 4 Prediction Theory -- 5 Linear Models -- 6 Linear Mixed Models -- 7 Nested Error Regression Models -- 8 EBLUPs under Nested Error Regression Models -- 9 Mean Squared Error of EBLUPs -- 10 EBPs under Nested Error Regression Models -- 11 EBLUPs under Two-fold Nested Error Regression Models -- 12 EBPs under Two-fold Nested Error Regression Models -- 13 Random Regression Coefficient Models -- 14 EBPs under Unit-level Logit Mixed Models -- 15 EBPs under Unit-level Two-fold Logit Mixed Models -- 16 Fay-Herriot Models -- 17 Area-level Temporal Linear Mixed Models -- 18 Area-level Spatio-temporal Linear Mixed Models -- 19 Area-level Bivariate Linear Mixed Models -- 20 Area-level Poisson Mixed Models -- 21 Area-level Temporal Poisson Mixed Models -- A Some Useful Formulas -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This advanced textbook explores small area estimation techniques, covers the underlying mathematical and statistical theory and offers hands-on support with their implementation. It presents the theory in a rigorous way and compares and contrasts various statistical methodologies, helping readers understand how to develop new methodologies for small area estimation. It also includes numerous sample applications of small area estimation techniques. The underlying R code is provided in the text and applied to four datasets that mimic data from labor markets and living conditions surveys, where the socioeconomic indicators include the small area estimation of total unemployment, unemployment rates, average annual household incomes and poverty indicators. Given its scope, the book will be useful for master and PhD students, and for official and other applied statisticians. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Accurate Case Outcome Modeling : Entrepreneur Policy, Management, and Strategy Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Woodside, Arch G., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 255 p. 44 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-26818-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: EstadÃsticas ArtÃculos Consultores de negocios EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Máquinas Herramientas Procesos Consulta de trabajo Clasificación: 300.727 Resumen: Este volumen aboga por una predicción precisa de los resultados de los casos que no se base en modelos simétricos. Con ese fin, proporciona aplicaciones de construcción y prueba de teorÃas en varias subdisciplinas de los negocios y las ciencias sociales para ilustrar cómo alejarse de la construcción de teorÃas simétricas. Cada capÃtulo construye la teorÃa de resultados de casos e incluye un análisis empÃrico de los resultados. El CapÃtulo 1 proporciona una base para la construcción de la teorÃa de la relación direccional variable simétrica y las pruebas de significación de la hipótesis nula versus la construcción de la teorÃa de resultados de casos asimétricos y pruebas de resultados algo precisas, mientras que los CapÃtulos 2 a 6 investigan estos principios a través de una variedad de aplicaciones. Este volumen será muy útil para investigadores y profesionales en fabricación, servicios, consultorÃa, gestión, marketing, estudios organizacionales y más. También será un excelente recurso para estudiantes de estadÃstica avanzada a la hora de crear y probar modelos de resultados de casos. Se incluyen conjuntos de datos para que los lectores puedan replicar los hallazgos presentados en cada capÃtulo y crecer para presentar y probar teorÃas adicionales. Nota de contenido: Matching case identification hypotheses and case-level data analysis -- Constructing algorithms for forecasting high (low) project management performance -- Accurate outcomes performance screening in strategic management -- Modeling human resource outcomes -- Customers' assessments of retail traditional local markets: Strategy outcomes performance screening -- Cultures' outcomes on entrepreneurship, innovation, and national quality-of-life -- Indexes. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume advocates accurate case outcome prediction that does not rely on symmetric modeling. To that end, it provides theory construction and testing applications in several sub-disciplines of business and the social sciences to illustrate how to move away from symmetric theory construction. Each chapter constructs case outcome theory and includes empirical analysis of outcomes. Chapter 1 provides a foundation of symmetric variable directional-relationship theory construction and null hypothesis significance testing versus asymmetric case outcome theory construction and somewhat precise outcome testing, while Chapters 2–6 investigate these principles through a range of applications. This volume will be very useful to researchers and professionals in manufacturing, service, consulting, management, marketing, organizational studies, and more. It will also be an excellent resource for advanced statistics students in building and testing case outcome models. Data sets are included so that readers can replicate findings presented in each chapter, and grow to present and test additional theories. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Accurate Case Outcome Modeling : Entrepreneur Policy, Management, and Strategy Applications [documento electrónico] / Woodside, Arch G., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 255 p. 44 ilustraciones, 39 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-26818-3
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Palabras clave: EstadÃsticas ArtÃculos Consultores de negocios EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Máquinas Herramientas Procesos Consulta de trabajo Clasificación: 300.727 Resumen: Este volumen aboga por una predicción precisa de los resultados de los casos que no se base en modelos simétricos. Con ese fin, proporciona aplicaciones de construcción y prueba de teorÃas en varias subdisciplinas de los negocios y las ciencias sociales para ilustrar cómo alejarse de la construcción de teorÃas simétricas. Cada capÃtulo construye la teorÃa de resultados de casos e incluye un análisis empÃrico de los resultados. El CapÃtulo 1 proporciona una base para la construcción de la teorÃa de la relación direccional variable simétrica y las pruebas de significación de la hipótesis nula versus la construcción de la teorÃa de resultados de casos asimétricos y pruebas de resultados algo precisas, mientras que los CapÃtulos 2 a 6 investigan estos principios a través de una variedad de aplicaciones. Este volumen será muy útil para investigadores y profesionales en fabricación, servicios, consultorÃa, gestión, marketing, estudios organizacionales y más. También será un excelente recurso para estudiantes de estadÃstica avanzada a la hora de crear y probar modelos de resultados de casos. Se incluyen conjuntos de datos para que los lectores puedan replicar los hallazgos presentados en cada capÃtulo y crecer para presentar y probar teorÃas adicionales. Nota de contenido: Matching case identification hypotheses and case-level data analysis -- Constructing algorithms for forecasting high (low) project management performance -- Accurate outcomes performance screening in strategic management -- Modeling human resource outcomes -- Customers' assessments of retail traditional local markets: Strategy outcomes performance screening -- Cultures' outcomes on entrepreneurship, innovation, and national quality-of-life -- Indexes. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume advocates accurate case outcome prediction that does not rely on symmetric modeling. To that end, it provides theory construction and testing applications in several sub-disciplines of business and the social sciences to illustrate how to move away from symmetric theory construction. Each chapter constructs case outcome theory and includes empirical analysis of outcomes. Chapter 1 provides a foundation of symmetric variable directional-relationship theory construction and null hypothesis significance testing versus asymmetric case outcome theory construction and somewhat precise outcome testing, while Chapters 2–6 investigate these principles through a range of applications. This volume will be very useful to researchers and professionals in manufacturing, service, consulting, management, marketing, organizational studies, and more. It will also be an excellent resource for advanced statistics students in building and testing case outcome models. Data sets are included so that readers can replicate findings presented in each chapter, and grow to present and test additional theories. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advanced Statistics for the Behavioral Sciences : A Computational Approach with R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Brown, Jonathon D., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXI, 526 p. 244 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-93549-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias sociales EstadÃsticas PsicometrÃa PsicologÃa EstadÃstica en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento PolÃticas Públicas TeorÃa y métodos estadÃsticos. Ciencias del Comportamiento y PsicologÃa Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro demuestra la importancia de los análisis estadÃsticos generados por computadora en la investigación de las ciencias del comportamiento, particularmente aquellos que utilizan el entorno de software R. Los cientÃficos informáticos, con experiencia en escribir códigos informáticos eficientes y elegantes, están desarrollando y perfeccionando cada vez más los métodos estadÃsticos. Desafortunadamente, muchos investigadores carecen de esta experiencia en programación, lo que les obliga a aceptar por fe los resultados de caja negra que surgen de los sofisticados modelos estadÃsticos que utilizan con frecuencia. Basado en el volumen anterior del autor, Modelos lineales en forma matricial, este texto cierra la brecha entre la informática y las aplicaciones de investigación, proporcionando código informático fácil de seguir para muchos análisis estadÃsticos utilizando el entorno de software R. El texto comienza con una sección fundamental sobre álgebra lineal y luego cubre una variedad de temas avanzados, incluida la regresión robusta, la selección de modelos basada en el sesgo y la eficiencia, modelos no lineales y rutinas de optimización, modelos lineales generalizados y análisis de supervivencia y series de tiempo. Cada sección concluye con una presentación del código informático utilizado para iluminar el análisis, asà como sugerencias de paquetes en R que pueden usarse para análisis similares y casos no estándar. El código accesible y la amplitud de temas hacen de este libro una herramienta ideal para estudiantes de posgrado o investigadores en ciencias del comportamiento que estén interesados ​​en realizar análisis estadÃsticos avanzados sin tener una formación sofisticada en informática y matemáticas. Jonathon D. Brown es psicólogo social de la Universidad de Washington. Desde que recibió su Ph.D. Se graduó en UCLA en 1986, escribió tres libros, fue autor de más de 75 artÃculos y capÃtulos de revistas, recibió el Premio Presidencial para Jóvenes Investigadores de la Fundación Nacional de Ciencias y fue reconocido como uno de los autores de psicologÃa social más citados. . Nota de contenido: Linear Equations -- Least Squares Estimation -- Linear Regression -- Eigen Decomposition -- Singular Value Decomposition -- Generalized Least Squares Estimation -- Robust Regression -- Model Selection and Biased Estimation -- Cubic Splines and Additive Models -- Nonlinear Regression and Optimization -- Generalized Linear Models -- Survival Analysis -- Time Series Analysis -- Mixed Effects Models. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book demonstrates the importance of computer-generated statistical analyses in behavioral science research, particularly those using the R software environment. Statistical methods are being increasingly developed and refined by computer scientists, with expertise in writing efficient and elegant computer code. Unfortunately, many researchers lack this programming background, leaving them to accept on faith the black-box output that emerges from the sophisticated statistical models they frequently use. Building on the author's previous volume, Linear Models in Matrix Form, this text bridges the gap between computer science and research application, providing easy-to-follow computer code for many statistical analyses using the R software environment. The text opens with a foundational section on linear algebra, then covers a variety of advanced topics, including robust regression, model selection based on bias and efficiency, nonlinear models and optimization routines, generalized linear models, and survival and time-series analysis. Each section concludes with a presentation of the computer code used to illuminate the analysis, as well as pointers to packages in R that can be used for similar analyses and nonstandard cases. The accessible code and breadth of topics make this book an ideal tool for graduate students or researchers in the behavioral sciences who are interested in performing advanced statistical analyses without having a sophisticated background in computer science and mathematics. Jonathon D. Brown is a social psychologist at the University of Washington. Since receiving his Ph.D. from UCLA in 1986, he has written three books, authored more than 75 journal articles and chapters, received a Presidential Young Investigator Award from the National Science Foundation, and been recognized as one of social psychology's most frequently-cited authors. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advanced Statistics for the Behavioral Sciences : A Computational Approach with R [documento electrónico] / Brown, Jonathon D., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXI, 526 p. 244 ilustraciones, 207 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-93549-2
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Palabras clave: Ciencias sociales EstadÃsticas PsicometrÃa PsicologÃa EstadÃstica en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento PolÃticas Públicas TeorÃa y métodos estadÃsticos. Ciencias del Comportamiento y PsicologÃa Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro demuestra la importancia de los análisis estadÃsticos generados por computadora en la investigación de las ciencias del comportamiento, particularmente aquellos que utilizan el entorno de software R. Los cientÃficos informáticos, con experiencia en escribir códigos informáticos eficientes y elegantes, están desarrollando y perfeccionando cada vez más los métodos estadÃsticos. Desafortunadamente, muchos investigadores carecen de esta experiencia en programación, lo que les obliga a aceptar por fe los resultados de caja negra que surgen de los sofisticados modelos estadÃsticos que utilizan con frecuencia. Basado en el volumen anterior del autor, Modelos lineales en forma matricial, este texto cierra la brecha entre la informática y las aplicaciones de investigación, proporcionando código informático fácil de seguir para muchos análisis estadÃsticos utilizando el entorno de software R. El texto comienza con una sección fundamental sobre álgebra lineal y luego cubre una variedad de temas avanzados, incluida la regresión robusta, la selección de modelos basada en el sesgo y la eficiencia, modelos no lineales y rutinas de optimización, modelos lineales generalizados y análisis de supervivencia y series de tiempo. Cada sección concluye con una presentación del código informático utilizado para iluminar el análisis, asà como sugerencias de paquetes en R que pueden usarse para análisis similares y casos no estándar. El código accesible y la amplitud de temas hacen de este libro una herramienta ideal para estudiantes de posgrado o investigadores en ciencias del comportamiento que estén interesados ​​en realizar análisis estadÃsticos avanzados sin tener una formación sofisticada en informática y matemáticas. Jonathon D. Brown es psicólogo social de la Universidad de Washington. Desde que recibió su Ph.D. Se graduó en UCLA en 1986, escribió tres libros, fue autor de más de 75 artÃculos y capÃtulos de revistas, recibió el Premio Presidencial para Jóvenes Investigadores de la Fundación Nacional de Ciencias y fue reconocido como uno de los autores de psicologÃa social más citados. . Nota de contenido: Linear Equations -- Least Squares Estimation -- Linear Regression -- Eigen Decomposition -- Singular Value Decomposition -- Generalized Least Squares Estimation -- Robust Regression -- Model Selection and Biased Estimation -- Cubic Splines and Additive Models -- Nonlinear Regression and Optimization -- Generalized Linear Models -- Survival Analysis -- Time Series Analysis -- Mixed Effects Models. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book demonstrates the importance of computer-generated statistical analyses in behavioral science research, particularly those using the R software environment. Statistical methods are being increasingly developed and refined by computer scientists, with expertise in writing efficient and elegant computer code. Unfortunately, many researchers lack this programming background, leaving them to accept on faith the black-box output that emerges from the sophisticated statistical models they frequently use. Building on the author's previous volume, Linear Models in Matrix Form, this text bridges the gap between computer science and research application, providing easy-to-follow computer code for many statistical analyses using the R software environment. The text opens with a foundational section on linear algebra, then covers a variety of advanced topics, including robust regression, model selection based on bias and efficiency, nonlinear models and optimization routines, generalized linear models, and survival and time-series analysis. Each section concludes with a presentation of the computer code used to illuminate the analysis, as well as pointers to packages in R that can be used for similar analyses and nonstandard cases. The accessible code and breadth of topics make this book an ideal tool for graduate students or researchers in the behavioral sciences who are interested in performing advanced statistical analyses without having a sophisticated background in computer science and mathematics. Jonathon D. Brown is a social psychologist at the University of Washington. Since receiving his Ph.D. from UCLA in 1986, he has written three books, authored more than 75 journal articles and chapters, received a Presidential Young Investigator Award from the National Science Foundation, and been recognized as one of social psychology's most frequently-cited authors. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advanced Studies in Behaviormetrics and Data Science / Imaizumi, Tadashi ; Nakayama, Atsuho ; Yokoyama, Satoru
TÃtulo : Advanced Studies in Behaviormetrics and Data Science : Essays in Honor of Akinori Okada Tipo de documento: documento electrónico Autores: Imaizumi, Tadashi, ; Nakayama, Atsuho, ; Yokoyama, Satoru, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XV, 472 p. 136 ilustraciones, 69 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1527005-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias sociales EstadÃsticas Comportamiento del consumidor Visualización de información SociologÃa PsicometrÃa EstadÃstica en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento PolÃticas Públicas TeorÃa y métodos estadÃsticos. Visualización de datos e información Métodos sociológicos Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro se centra en los últimos avances en métrica del comportamiento y ciencia de datos, y cubre una amplia gama de temas en el análisis de datos y áreas relacionadas de la ciencia de datos, incluido el análisis de datos complejos, análisis de datos cualitativos, métodos para datos de alta dimensión, reducción de dimensionalidad, visualización de dichos datos, métodos estadÃsticos multivariados, análisis de datos relacionales asimétricos y diversas aplicaciones a datos reales. Además de los resultados teóricos y metodológicos, también muestra cómo aplicar los métodos propuestos a una variedad de problemas, por ejemplo en el comportamiento del consumidor, la toma de decisiones, los datos de marketing y las estructuras de las redes sociales. Además, analiza aspectos metodológicos y aplicaciones en una amplia gama de áreas, como la métrica del comportamiento; ciencia del comportamiento; psicologÃa; y marketing, gestión y ciencias sociales. Al combinar avances metodológicos con aplicaciones del mundo real recopiladas de una variedad de campos de investigación, el libro es un recurso valioso para investigadores y profesionales, asà como para estadÃsticos aplicados y analistas de datos. . Nota de contenido: Co-clustering for object by variable data matrices -- How to use the Hermitian Form Model for asymmetric MDS -- Asymmetric scaling models for square contingency tables: points, circles, arrows, and odds ratios -- Comparing partitions of the Petersen graph -- Minkowski distances and standardisation for clustering and classification on high dimensional data. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on the latest developments in behaviormetrics and data science, covering a wide range of topics in data analysis and related areas of data science, including analysis of complex data, analysis of qualitative data, methods for high-dimensional data, dimensionality reduction, visualization of such data, multivariate statistical methods, analysis of asymmetric relational data, and various applications to real data. In addition to theoretical and methodological results, it also shows how to apply the proposed methods to a variety of problems, for example in consumer behavior, decision making, marketing data, and social network structures. Moreover, it discuses methodological aspects and applications in a wide range of areas, such as behaviormetrics; behavioral science; psychology; and marketing, management and social sciences. Combining methodological advances with real-world applications collected from a variety of research fields, the book is a valuable resource for researchers and practitioners, as well as for applied statisticians and data analysts. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advanced Studies in Behaviormetrics and Data Science : Essays in Honor of Akinori Okada [documento electrónico] / Imaizumi, Tadashi, ; Nakayama, Atsuho, ; Yokoyama, Satoru, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XV, 472 p. 136 ilustraciones, 69 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1527005--
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Ciencias sociales EstadÃsticas Comportamiento del consumidor Visualización de información SociologÃa PsicometrÃa EstadÃstica en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento PolÃticas Públicas TeorÃa y métodos estadÃsticos. Visualización de datos e información Métodos sociológicos Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro se centra en los últimos avances en métrica del comportamiento y ciencia de datos, y cubre una amplia gama de temas en el análisis de datos y áreas relacionadas de la ciencia de datos, incluido el análisis de datos complejos, análisis de datos cualitativos, métodos para datos de alta dimensión, reducción de dimensionalidad, visualización de dichos datos, métodos estadÃsticos multivariados, análisis de datos relacionales asimétricos y diversas aplicaciones a datos reales. Además de los resultados teóricos y metodológicos, también muestra cómo aplicar los métodos propuestos a una variedad de problemas, por ejemplo en el comportamiento del consumidor, la toma de decisiones, los datos de marketing y las estructuras de las redes sociales. Además, analiza aspectos metodológicos y aplicaciones en una amplia gama de áreas, como la métrica del comportamiento; ciencia del comportamiento; psicologÃa; y marketing, gestión y ciencias sociales. Al combinar avances metodológicos con aplicaciones del mundo real recopiladas de una variedad de campos de investigación, el libro es un recurso valioso para investigadores y profesionales, asà como para estadÃsticos aplicados y analistas de datos. . Nota de contenido: Co-clustering for object by variable data matrices -- How to use the Hermitian Form Model for asymmetric MDS -- Asymmetric scaling models for square contingency tables: points, circles, arrows, and odds ratios -- Comparing partitions of the Petersen graph -- Minkowski distances and standardisation for clustering and classification on high dimensional data. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on the latest developments in behaviormetrics and data science, covering a wide range of topics in data analysis and related areas of data science, including analysis of complex data, analysis of qualitative data, methods for high-dimensional data, dimensionality reduction, visualization of such data, multivariate statistical methods, analysis of asymmetric relational data, and various applications to real data. In addition to theoretical and methodological results, it also shows how to apply the proposed methods to a variety of problems, for example in consumer behavior, decision making, marketing data, and social network structures. Moreover, it discuses methodological aspects and applications in a wide range of areas, such as behaviormetrics; behavioral science; psychology; and marketing, management and social sciences. Combining methodological advances with real-world applications collected from a variety of research fields, the book is a valuable resource for researchers and practitioners, as well as for applied statisticians and data analysts. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advances in Growth Curve and Structural Equation Modeling : Topics from the Indian Statistical Institute on the 125th Birth Anniversary of PC Mahalanobis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Dasgupta, Ratan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 192 p. 44 ilustraciones, 25 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1318436-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: EstadÃsticas Desarrollo economico EconometrÃa EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Crecimiento económico EconomÃa cuantitativa Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro describe las tendencias recientes en la investigación de modelos de curvas de crecimiento en diversas áreas temáticas, tanto teóricas como aplicadas. Explica y explora el modelo de la curva de crecimiento como una herramienta valiosa para obtener información sobre varios temas de investigación de interés tanto para académicos como para profesionales. El objetivo principal del libro es difundir las aplicaciones del modelo de la curva de crecimiento a problemas del mundo real y abordar cuestiones teóricas relacionadas. El libro será de interés para un amplio público de lectores: para los estadÃsticos aplicados, ilustra la importancia del modelado de la curva de crecimiento aplicado a datos de campo reales; para los estadÃsticos más inclinados a la teorÃa, destaca una serie de cuestiones teóricas que merecen una mayor investigación. . Nota de contenido: Mahalanobis Distance and Longitudinal Growth -- Optimum Designs for Pharmaceutical Experiments with Relational Constraints on the Mixing Components -- Evidence from Granger Causality and Co-integration Tests -- Growth Curve of Socio-economic Development in North Eastern Tribes -- Growth and Nutritional Status of Pre-school Children in India -- Bootstrap of Deviation Probabilities with Applications -- Mathematical Aptitude and Family Income in North Eastern Tribes. Tipo de medio : Computadora Summary : This book describes recent trends in growth curve modelling research in various subject areas, both theoretical and applied. It explains and explores the growth curve model as a valuable tool for gaining insights into several research topics of interest to academics and practitioners alike. The book's primary goal is to disseminate applications of the growth curve model to real-world problems, and to address related theoretical issues. The book will be of interest to a broad readership: for applied statisticians, it illustrates the importance of growth curve modelling as applied to actual field data; for more theoretically inclined statisticians, it highlights a number of theoretical issues that warrant further investigation. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Growth Curve and Structural Equation Modeling : Topics from the Indian Statistical Institute on the 125th Birth Anniversary of PC Mahalanobis [documento electrónico] / Dasgupta, Ratan, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XII, 192 p. 44 ilustraciones, 25 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1318436--
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: EstadÃsticas Desarrollo economico EconometrÃa EstadÃstica en Negocios Gestión EconomÃa Finanzas Seguros Crecimiento económico EconomÃa cuantitativa Clasificación: 300.727 Resumen: Este libro describe las tendencias recientes en la investigación de modelos de curvas de crecimiento en diversas áreas temáticas, tanto teóricas como aplicadas. Explica y explora el modelo de la curva de crecimiento como una herramienta valiosa para obtener información sobre varios temas de investigación de interés tanto para académicos como para profesionales. El objetivo principal del libro es difundir las aplicaciones del modelo de la curva de crecimiento a problemas del mundo real y abordar cuestiones teóricas relacionadas. El libro será de interés para un amplio público de lectores: para los estadÃsticos aplicados, ilustra la importancia del modelado de la curva de crecimiento aplicado a datos de campo reales; para los estadÃsticos más inclinados a la teorÃa, destaca una serie de cuestiones teóricas que merecen una mayor investigación. . Nota de contenido: Mahalanobis Distance and Longitudinal Growth -- Optimum Designs for Pharmaceutical Experiments with Relational Constraints on the Mixing Components -- Evidence from Granger Causality and Co-integration Tests -- Growth Curve of Socio-economic Development in North Eastern Tribes -- Growth and Nutritional Status of Pre-school Children in India -- Bootstrap of Deviation Probabilities with Applications -- Mathematical Aptitude and Family Income in North Eastern Tribes. Tipo de medio : Computadora Summary : This book describes recent trends in growth curve modelling research in various subject areas, both theoretical and applied. It explains and explores the growth curve model as a valuable tool for gaining insights into several research topics of interest to academics and practitioners alike. The book's primary goal is to disseminate applications of the growth curve model to real-world problems, and to address related theoretical issues. The book will be of interest to a broad readership: for applied statisticians, it illustrates the importance of growth curve modelling as applied to actual field data; for more theoretically inclined statisticians, it highlights a number of theoretical issues that warrant further investigation. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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