دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: J. Fillat, Z. Hernández سری: ناشر: Universidad de La Rioja سال نشر: 2010 تعداد صفحات: 104 زبان: Spanish فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 3 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Curso básico de análisis de datos con Statistica به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب دوره پایه تجزیه و تحلیل داده ها با آمار نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Curso básico de análisis de datos con Statistica Febrero de 2010 Curso básico de análisis de datos con Statistica. Sesión 1. Estadística Descriptiva. 1.1 Organización de datos. Creación de un archivo de datos. Configuración de la salida de Statistica. 1.2 Análisis estadístico unidimensional. Medidas de tendencia central y de posición no central 1.3 Creación de variables y gestión de datos EJERCICIO 1.25.- Realiza un pequeño análisis estadístico en el que podamos analizar el volumen de negocio en 2008 de las empresas, según su ubicación. 1.4 Edición de gráficos. Sesión 2. Inferencia Paramétrica 2.1. Inferencia Estadística. 2.2. Intervalos de confianza. 2.3. Contrastes de hipótesis. CONCLUSIÓN lo que cambia es nuestro criterio de decisión (en los siguientes gráficos, el sombreado indica la región crítica, es decir, aquella en la que rechazaríamos H0, para un nivel de significación (=0’05). Rechazamos H0 cuando esté “lejos” μ0=350, es decir, cuando T0 sea, o muy positivo o muy negativo. Rechazamos H0 cuando sea muy “pequeño” comparado con μ0=350, es decir, cuando T0 sea muy negativo. Rechazamos H0 cuando sea muy “grande” comparado con μ0=350, es decir, cuando T0 sea muy negativo. y, en cada uno de los casos, el p-valor se calcularía: p-valor=0’029 p-valor=ddddd p-valor=ddddd Decisión para α=0’05 Decisión para α=0’05 Decisión para α=0’05 2.4. Contrastes paramétricos de dos poblaciones. ¿Cuál será nuestra decisión para (=0’05? ¿Y para (=0’01? Sesión 3. Inferencia no paramétrica 3.1. Pruebas de homoscedasticidad 3.2. Pruebas de normalidad Sesión 4. Análisis de la Varianza y Regresión Lineal 4.1. Análisis de la Varianza El problema de las comparaciones múltiples El Análisis de la Varianza (ANOVA) Debemos aceptar la hipótesis nula y concluir por tanto que el volumen de negocio en el año 2007 no depende del grupo de actividad Condiciones de aplicación Pruebas a posteriori (post hoc) Trabajo final: