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Acerca de este artículo
Product Identifiers
PublisherCreateSpace
ISBN-101493639331
ISBN-139781493639335
eBay Product ID (ePID)175755737
Product Key Features
Book TitleECONOMETRIA AVANZADA con HERRAMIENTAS de MINERIA de DATOS. Ejercicios con IBM SPSS MODELER y SAS ENTERPRISE MINER
Number of Pages196 Pages
LanguageSpanish
TopicEconometrics
Publication Year2013
GenreBusiness & Economics
AuthorMaria Marques
FormatTrade Paperback
Dimensions
Item Height0.5 in
Item Weight17.8 Oz
Item Length10 in
Item Width8 in
Additional Product Features
Intended AudienceTrade
SynopsisEn este libro se tratan los modelos econom tricos a trav s de t cnicas de miner a de datos, tanto predictivas como de clasificaci n, a trav s del siguiente contenido: MODELOS ECONOM TRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINER A DE DATOS 1.1 T CNICAS DE MINER A DE DATOS 1.2 T CNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACI N ECOM TRICA 1.3 T CNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACI N CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresi n: Modelo de regresi n m ltiple 1.3.2 El nodo Regresi n: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresi n: Modelos de elecci n discreta Logit y Probit 1.4 T CNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACI N CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresi n Lineal: Modelo de regresi n m ltiple 1.4.2 El nodo Regresi n Log stica: Modelos de elecci n discreta 1.5 AN LISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 RBOLES DE DECISI N CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 AN LISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jer quico 1.7.2 El nodo Cluster Biet pico: Cluster jer rquico 1.8 RBOLES DE DECISI N CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo rbol C&R 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOM TRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCI N DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definici n 2.1.2 Funci n de salida y funciones de transferencia o activaci n 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESI N 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES 2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL 2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACI N (BACK- PROPAGATION) 2.6 AN LISIS DISCRIMINANTE A TRAV S DEL PERCEPTR N 2.7 AN LISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 AN LISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES 2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimizaci n y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Predicci n y an lisis discriminante a trav s de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 An lisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE 2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios pr cticos se realiza desde una ptica multisoftware, utiliz ndose los programas m s actual del mercado en materia de Miner a de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER, En este libro se tratan los modelos econométricos a través de técnicas de minería de datos, tanto predictivas como de clasificación, a través del siguiente contenido: MODELOS ECONOMÉTRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS 1.1 TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS 1.2 TÉCNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACIÓN ECOMÉTRICA 1.3 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresión: Modelo de regresión múltiple 1.3.2 El nodo Regresión: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresión: Modelos de elección discreta Logit y Probit 1.4 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresión Lineal: Modelo de regresión múltiple 1.4.2 El nodo Regresión Logística: Modelos de elección discreta 1.5 ANÁLISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 ÁRBOLES DE DECISIÓN CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 ANÁLISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeráquico 1.7.2 El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico 1.8 ÁRBOLES DE DECISIÓN CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo Árbol C&R 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOMÉTRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCIÓN DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definición 2.1.2 Función de salida y funciones de transferencia o activación 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESIÓN 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACIÓN (BACK- PROPAGATION)2.6 ANÁLISIS DISCRIMINANTE A TRAVÉS DEL PERCEPTRÓN 2.7 ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimización y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 Análisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios prácticos se realiza desde una óptica multisoftware, utilizándose los programas más actual del mercado en materia de Minería de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER
