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Ciencias exactas

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Guía práctica de estadística aplicada a la empresa y al marketing Ver más grande

Guía práctica de estadística aplicada a la empresa y al marketing

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Autores: Pedro Juan Martín Castejón, Matilde Lafuente Lechuga y Úrsula Faura  Martínez                      
Editorial: Ediciones Paraninfo
Edición: Primera, 2015
Formato: Libro
Rústica, 17x24 cm
168 páginas
Peso: 0.320 Kg
ISBN: 9788428337489

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COP$ 68.000

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Reseña. Guía práctica de estadística aplicada a la empresa y al marketing

Este libro se centra en el estudio de los distintos métodos de análisis multivariante que tienen interés práctico en el ámbito de la Organización de Empresas y el Marketing. Está concebido como una guía práctica de Estadística Aplicada ya que el énfasis no está tanto en el aparato estadístico que justifica cada método, sino en la interpretación de resultados. Por ello, la explicación de cada técnica se hace desde la perspectiva del usuario, es decir, orientada a que no sólo se sepa "qué hacer", sino "cómo hacerlo".
 
Todo ello hace que esta obra esté especialmente indicada tanto para los investigadores noveles, que estén realizando sus trabajos fin de grado (TFG) o fin de máster (TFM), como para aquellos más expertos que estén realizando sus estudios de doctorado dentro del área de Ciencias de la Empresa. También es una excelente guía para los profesionales de la empresa y del marketing, ya que, a través de las distintas técnicas estadísticas multivariantes y de una forma aplicada y práctica, muestra el camino para la obtención de una información fundamental para la gestión y la toma de decisiones.
 

Contenido. Guía práctica de estadística aplicada a la empresa y al marketing

Prologo
Presentación
Capítulo 1: Introducción a la estadística multivariante aplicada a la empresa y al marketing
1.1 Introducción
1.2 Conceptos básicos
1.3 Distribución normal
1.4 Población y muestra objeto de estudio
1.5 Análisis multivariante: clasificación de las técnicas
1.5 Pasos a seguir en un análisis multivalente
 
Capítulo 2: Análisis de la varianza
2.1. Introducción
2.2. T de Student
2.3. Anova de un factor
2.4. Anova multifactor
2.5. Manova
 
Capítulo 3: Regresión lineal múltiple
3.1. Introducción
3.2. Regresión lineal simple
3.3. Regresión lineal múltiple
 
Capítulo 4: Análisis discriminante
4.1. Introducción
4.2. Análisis discriminante
 
Capítulo 5: Análisis factorial y análisis de componentes principales
5.1. Introducción
5.2. Análisis factorial
5.3. Análisis de componentes principales
5.4. Análisis del análisis factorial / bondad de ajuste
 
Capítulo 6: Análisis de conglomerados (cluster analysis)
6.1. Introducción
6.2. Análisis de conglomerados
 
Capítulo 7: Análisis de correspondencias
7.1. Introducción
7.2 Análisis de correspondencia simple
7.3. Análisis de correspondencia múltiple
 
Ejercicios propuestos
Referencias bibliográficas