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Exploratory multivariate analysis by example using R / François Husson, Sebastian Le, Jérome Pagés

By: Husson, François.
Contributor(s): Le, Sébastien [autor.] | Pagès, Jérôme [autor. ].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: Boca Raton ( Estados Unidos) : CRC Press, Taylor & Francis Group, 2017Edition: 2a ed.Description: il., graf.; 23 cm.ISBN: 9781138196346.Subject(s): MINERÍA DE DATOS -- PROCESAMIENTO DE DATOS | R (PROGRAMA DE COMPUTADORA) | R (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN PARA COMPUTADORAS)DDC classification: 519.535 Summary: Completo de estudios de casos reales y consejos prácticos, Exploratory Multivariate Analysis by Example Utilizando R, Segunda Edición se centra en cuatro métodos fundamentales de análisis de datos exploratorios multivariados que son más adecuados para aplicaciones. Cubre el análisis de componentes principales (ACP) cuando las variables son cuantitativas, el análisis de correspondencia (CA) y el análisis de correspondencia múltiple (MCA) cuando las variables son categóricas, y el análisis de grupos jerárquicos.
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LIBRO - MATERIAL GENERAL LIBRO - MATERIAL GENERAL Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
Fondo general
Colección General 519.535 H972e (Browse shelf) Ej.1 1 Checked out 2017-12-15 013113
Browsing Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Shelves , Shelving location: Fondo general , Collection code: Colección General Close shelf browser
519.53 D542a Análisis estadístico de datos multivariados / 519.535 D419e 2a.ed Estadística multivariada: 519.535 D419e 2a.ed Estadística multivariada: 519.535 H972e Exploratory multivariate analysis by example using R / 519.535 P349a Análisis de datos multivariantes / 519.542 M843t Teoría de la decisión / 519.57 A545 RSM simplified :

Incluye referencias bibliográficas y índice

Completo de estudios de casos reales y consejos prácticos, Exploratory Multivariate Analysis by Example Utilizando R, Segunda Edición se centra en cuatro métodos fundamentales de análisis de datos exploratorios multivariados que son más adecuados para aplicaciones. Cubre el análisis de componentes principales (ACP) cuando las variables son cuantitativas, el análisis de correspondencia (CA) y el análisis de correspondencia múltiple (MCA) cuando las variables son categóricas, y el análisis de grupos jerárquicos.

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