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=100  1\$aAlata Linares, Vicky Leonor,$eauthor.$uUniversidad de San Martín de Porres.$0(orcid)0000000318975757$1https://orcid.org/0000-0003-1897-5757
=245  10$aMétodos de análisis estadístico: Desde lo descriptivo hasta lo inferencial /$cVicky Leonor Alata Linares, María Luz Maldonado Peña, Denisse Montalvan Alburqueque, Michaels Pedro Mejia Lagos, Héctor Fidel Bejarano Benites, Jose Carlos Fiestas Zevallos, Luis Alberto Aguirre Bazán.
=264  \1$aColonia del Sacramento, Uruguay :$bEditorial Mar Caribe,$c2025.
=264  \4$c©2025
=300  \\$a1 online resource.
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=337  \\$acomputer$bc$2rdamedia
=338  \\$aonline resource$bcr$2rdacarrier
=500  \\$aAvailable through Editorial Mar Caribe.
=504  \\$aIncludes bibliography (pages 100-103).
=505  0\$aIntroducción6Capítulo I9Funciones de probabilidad, curtosis, asimetría y correlación biserial91.1 Entendiendo las Funciones de Probabilidad: Densidad, Distribución Acumulativa e Inversa91.1.1 Función de distribución acumulativa (CDF)121.1.2 Función de distribución acumulativa inversa141.2 Entendiendo la Asimetría y Curtosis: Cálculo e Interpretación en Estadística161.3 Cómo Calcular y Aplicar el Coeficiente de Correlación Biserial entre Variables Cuantitativas y Binarias221.4 Pruebas de Normalidad: Realización e Interpretación de la Prueba de Shapiro-Wilk y Otras Alternativas Estadísticas27Capítulo II32Cuantiles, percentiles e intervalos de confianza: Remuestreos bootstrap322.1 Cuantiles y Percentiles: Cálculo y Aplicaciones en Intervalos de Confianza322.2 Remuestreos bootstrap, desviación típica e intervalos de confianza362.3 Medir los índices de fiabilidad, el alfa de Cronbach y los índices de Guttman41Capítulo III46Análisis de conglomerados. ¿Qué método de agrupación debe elegir?463.1 Agrupación de K-means, agrupación jerárquica aglomerativa (AHC) y modelos de mezclas gaussianas463.2 Agrupación univariante y modelos de agrupación de clases latentes523.3 Análisis de correspondencias múltiples (MCA)583.4 Ejecución de una agrupación jerárquica aglomerativa (AHC) tras un MCA653.4.1 Fundamentos de la Agrupación Jerárquica Aglomerativa663.4.2 Método de Clasificación de Componentes Principales (MCA)68Capítulo IV73Aprendizaje automático734.1 Configurar y entrenar un clasificador XGBOOST: Indicadores de rendimiento de los modelos de predicción734.2 Configurar e interpretar una agrupación DBSCAN y una agrupación difusa k-means814.3 Entrenamiento de una máquina de vectores soporte para regresión (SVR)874.4 Conjunto de datos para la clasificación: K Nearest Neighbors vs. Naive Bayes92Conclusión98Bibliografía100
=506  0\$aOpen Access$fUnrestricted online access$2star
=538  \\$aMode of access: World Wide Web.
=540  \\$aThe text of this book is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International license (CC BY-NC 4.0). For more detailed information consult the publisher's website.$uhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
=588  0\$aMetadata licensed under CC0 Public Domain Dedication.
=700  1\$aMaldonado Peña, María Luz,$eauthor.$uUniversidad de San Martín de Porres.$0(orcid)000000023143769X$1https://orcid.org/0000-0002-3143-769X
=700  1\$aMontalvan Alburqueque, Denisse,$eauthor.$uScientific University of the South.$0(orcid)0009000768281178$1https://orcid.org/0009-0007-6828-1178
=700  1\$aMejia Lagos, Michaels Pedro,$eauthor.$uScientific University of the South.$0(orcid)0009000998637184$1https://orcid.org/0009-0009-9863-7184
=700  1\$aBejarano Benites, Héctor Fidel,$eauthor.$uScientific University of the South.$0(orcid)0000000320474425$1https://orcid.org/0000-0003-2047-4425
=700  1\$aFiestas Zevallos, Jose Carlos,$eauthor.$uUniversidad Nacional de Piura.$0(orcid)0009000878605911$1https://orcid.org/0009-0008-7860-5911
=700  1\$aAguirre Bazán, Luis Alberto,$eauthor.$uNational University of Trujillo.$0(orcid)0000000256421213$1https://orcid.org/0000-0002-5642-1213
=710  2\$aEditorial Mar Caribe,$epublisher.
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=856  42$uhttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/$zCC0 Metadata License