| Nota de contenido: |
Métodos multivariados aplicados: tipos de variables, matrices y vectores de datos, la distribución normal multivariada, cálculos estadísticos, datos outliers multivariados. Correlaciones de muestras: pruebas estadísticas e intervalos de confianza. Gráficas de datos multivariados. Eigenvalores y eigenvectores. Análisis de componentes principales. Análisis por factores. Análisis discriminante. Métodos de regresión logística. Análisi por agrupación. Vectores, medias y matrices de varianzas-covarianzas. Análisis multivariado de varianza. Modelos de predicción y regresión multivariada. |
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Métodos multivariados aplicados al análisis de datos / México : International Thomson (2000)