- Editorial:
- ALIANZA EDITORIAL
- Año de edición:
- 2002
- Materia
- Llibres de text
- ISBN:
- 978-84-206-8695-0
- Páginas:
- 744
- Colección:
- VARIS
REGRESION Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS
PEÑA DANIEL
Prefacio
Introducción
Parte 1. Modelos de diseño experimental.
2. El análisis de la varianza.- 3. Modelos con varios factores.- 4. Diseños factoriales a dos niveles.
Parte 2. Modelos de regresión.
5. El modelo de regresión simple.- 6. Diagnosis y predicción en el modelo de regresión lineal simple.- 7. El modelo general de regresión.- 8. Multicolinealidad y variables ficticias.- 9. Diagnosis del modelo de regresión múltiple.- 10. Estimación robusta y diagnósticos avanzados.- 11. Selección de modelos de regresión.
Parte 3. Extensiones del modelo de regresión.
12. Modelos polinómicos y superficies de respuesta.- 13. El análisis de la covarianza y el modelo lineal general.- 14. Variables con respuesta cualitativa.
Apéndices I, II.
Resolución de ejercicios
Tablas
Bibliografía
Índice analítico
Lista de ficheros de datos utilizados en el libro
Este libro estudia métodos para explicar los valores de una variable estadística en función de otras. En primer lugar se abordan los modelos de diseño experimental, que analizan si un conjunto de factores, determinados por el investigador, afecta a la respuesta media de una variable continua. En segundo lugar se presentan los modelos de regresión, que ocupan la mayor parte del libro, y donde se estudia la relación entre una variable respuesta y un conjunto de variables explicativas que, en general, no son controladas por el investigador. El libro se ha escrito como texto para un segundo curso cuatrimestral de Estadística. Para estudiantes de administración de empresas y economía el curso se basará en los modelos de regresión, mientras que para estudiantes de ingeniería y ciencias, conviene cubrir la parte de diseños experimental y añadir temas seleccionados de regresión. El libro está enfocado hacia las aplicaciones e incluye el análisis de muchos datos reales que el estudiante puede bajarse de la web.