Applied Compositional Data Analysis / Filzmoser, Peter  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Applied Compositional Data Analysis : With Worked Examples in R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Filzmoser, Peter, Autor ; Hron, Karel, Autor ; Templ, Matthias, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVII, 280 p. 74 ilustraciones, 57 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-96422-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Geoquímica  Biometría  Ciencias sociales  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos  Bioestadística  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas Índice Dewey: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro presenta el análisis estadístico de datos compositivos utilizando el enfoque de relación logarítmica. Incluye una amplia gama de métodos estadísticos clásicos y sólidos adaptados para el análisis compositivo de datos, como métodos supervisados ​​y no supervisados ​​como PCA, análisis de correlación, clasificación y regresión. Además, considera estructuras de datos especiales como composiciones de alta dimensión y tablas de composición. La metodología introducida también se compara frecuentemente con métodos que ignoran la naturaleza específica de los datos de composición. Se centra en aspectos prácticos del análisis de datos compositivos más que en derivaciones teóricas detalladas, por lo que cuestiones como la visualización gráfica y el preprocesamiento (tratamiento de valores faltantes, ceros, valores atípicos y artefactos similares) forman una parte importante del libro. Dado que está destinado principalmente a investigadores y estudiantes de campos aplicados como geoquímica, quimiometría, biología y ciencias naturales, economía y ciencias sociales, todos los métodos propuestos van acompañados de ejemplos elaborados en R utilizando el paquete robCompositions. Nota de contenido: Preface -- Acknowledgements -- Compositional data as a methodological concept -- Analyzing compositional data using R -- Geometrical properties of compositional data -- Exploratory data analysis and visualization -- First steps for a statistical analysis -- Cluster analysis -- Principal component analysis -- Correlation analysis -- Discriminant analysis -- Regression analysis -- Methods for high-dimensional compositional data -- Compositional tables -- Preprocessing issues -- Index.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Applied Compositional Data Analysis : With Worked Examples in R [documento electrónico] / Filzmoser, Peter, Autor ; Hron, Karel, Autor ; Templ, Matthias, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVII, 280 p. 74 ilustraciones, 57 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-96422-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Geoquímica  Biometría  Ciencias sociales  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos  Bioestadística  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas Índice Dewey: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro presenta el análisis estadístico de datos compositivos utilizando el enfoque de relación logarítmica. Incluye una amplia gama de métodos estadísticos clásicos y sólidos adaptados para el análisis compositivo de datos, como métodos supervisados ​​y no supervisados ​​como PCA, análisis de correlación, clasificación y regresión. Además, considera estructuras de datos especiales como composiciones de alta dimensión y tablas de composición. La metodología introducida también se compara frecuentemente con métodos que ignoran la naturaleza específica de los datos de composición. Se centra en aspectos prácticos del análisis de datos compositivos más que en derivaciones teóricas detalladas, por lo que cuestiones como la visualización gráfica y el preprocesamiento (tratamiento de valores faltantes, ceros, valores atípicos y artefactos similares) forman una parte importante del libro. Dado que está destinado principalmente a investigadores y estudiantes de campos aplicados como geoquímica, quimiometría, biología y ciencias naturales, economía y ciencias sociales, todos los métodos propuestos van acompañados de ejemplos elaborados en R utilizando el paquete robCompositions. Nota de contenido: Preface -- Acknowledgements -- Compositional data as a methodological concept -- Analyzing compositional data using R -- Geometrical properties of compositional data -- Exploratory data analysis and visualization -- First steps for a statistical analysis -- Cluster analysis -- Principal component analysis -- Correlation analysis -- Discriminant analysis -- Regression analysis -- Methods for high-dimensional compositional data -- Compositional tables -- Preprocessing issues -- Index.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Statistical Disclosure Control for Microdata / Templ, Matthias  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Statistical Disclosure Control for Microdata : Methods and Applications in R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Templ, Matthias, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIX, 287 p. 37 ilustraciones, 27 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-50272-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ciencias sociales  Estadísticas  Biometría  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Bioestadística Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro sobre control de divulgación estadística presenta la teoría, las aplicaciones y la implementación de software del enfoque tradicional para la anonimización de (micro)datos, incluidos los métodos de perturbación de datos, el riesgo de divulgación, la utilidad de los datos, la pérdida de información y los métodos para simular datos sintéticos. Al presentar a los lectores los paquetes R sdcMicro y simPop, el libro también presenta numerosos ejemplos y ejercicios con soluciones, así como estudios de casos con datos del mundo real, acompañados del código R subyacente para permitir a los lectores reproducir todos los resultados. La demanda y el volumen de datos provenientes de encuestas, registros u otras fuentes que contienen información sensible sobre personas o empresas han aumentado significativamente en los últimos años. Al mismo tiempo, los principios y regulaciones de protección de la privacidad han impuesto restricciones al acceso y uso de datos individuales. La difusión adecuada y segura de microdatos requiere la aplicación de métodos de control de divulgación estadística de los datos antes de su publicación. Este libro está dirigido a profesionales de agencias de estadística y otras organizaciones nacionales e internacionales que se ocupan de datos confidenciales. También será interesante para los investigadores que trabajan en el control de la divulgación estadística y en las ciencias de la salud. Nota de contenido: Preface -- Software -- Basic Concepts -- Disclosure Risk -- Methods for Data Perturbation -- Data Utility and Information Loss -- Synthetic Data -- Practical Guidelines -- Case Studies -- Solutions -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Statistical Disclosure Control for Microdata : Methods and Applications in R [documento electrónico] / Templ, Matthias, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIX, 287 p. 37 ilustraciones, 27 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-50272-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ciencias sociales  Estadísticas  Biometría  Estadística en Ciencias Sociales  Humanidades  Derecho  Educación  Ciencias del Comportamiento  Políticas Públicas  Estadística y Computación  Teoría y métodos estadísticos  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Bioestadística Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro sobre control de divulgación estadística presenta la teoría, las aplicaciones y la implementación de software del enfoque tradicional para la anonimización de (micro)datos, incluidos los métodos de perturbación de datos, el riesgo de divulgación, la utilidad de los datos, la pérdida de información y los métodos para simular datos sintéticos. Al presentar a los lectores los paquetes R sdcMicro y simPop, el libro también presenta numerosos ejemplos y ejercicios con soluciones, así como estudios de casos con datos del mundo real, acompañados del código R subyacente para permitir a los lectores reproducir todos los resultados. La demanda y el volumen de datos provenientes de encuestas, registros u otras fuentes que contienen información sensible sobre personas o empresas han aumentado significativamente en los últimos años. Al mismo tiempo, los principios y regulaciones de protección de la privacidad han impuesto restricciones al acceso y uso de datos individuales. La difusión adecuada y segura de microdatos requiere la aplicación de métodos de control de divulgación estadística de los datos antes de su publicación. Este libro está dirigido a profesionales de agencias de estadística y otras organizaciones nacionales e internacionales que se ocupan de datos confidenciales. También será interesante para los investigadores que trabajan en el control de la divulgación estadística y en las ciencias de la salud. Nota de contenido: Preface -- Software -- Basic Concepts -- Disclosure Risk -- Methods for Data Perturbation -- Data Utility and Information Loss -- Synthetic Data -- Practical Guidelines -- Case Studies -- Solutions -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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