Este libro intenta dotar a los estudiantes de 1er. Curso de Ciencias o Ingeniería de un instrumento de trabajo específico para la asimilación del cálculo de una variable. Está dividido en 10 capítulos y 1 apéndice. Cada capítulos se inicia con una exposición breve de los conceptos y resultados principales que debe haber asimilado el estudiante previamente a la resolución de problemas. Sigue un test de autoevaluación de los conocimientos teóricos, finalizando cada capítulo con ejercicios resueltos.
Se ha procurado que este libro resulte de lectura cómoda, de una lectura que permita pensar, pero que no obligue a calcular. Por ello se ofrecen al lector los desarrollos algebraicos, evitando las consabidas expresiones: 'después de algunas transformaciones elementales, se obtiene fácilmente que...', etc.
Los dos tomos de este ?Calculus? sirven muy adecuadamente como textos de dos primeros cursos en estudios que requieran una sólida base matemática, pues a las notables cualidades didácticas de un libro destinado a introducir al estudiante en el espíritu y práctica de la Matemática básica, se añade la ponderación y rigor lógico en la exposición de las teorías, lo que da carácter modélico a esta obra.
Colección de seis cuadernos de cálculo rápido programados para toda la primaria que trabajan, básicamente, el cálculo mental, el dominio de las propiedades de las operaciones para poder llevar a cabo este cálculo y la potenciación de las estrategias propias de la resolución de las operaciones.
En la presente monografía se exponen los principales modelos de análisis de varianza (o ANOVA) con medidas repetidas. Está especialmente dirigida a profesionales de las ciencias sociales y la educación/o a estudiantes de licenciatura o postgrado cuya actividad investigadora precise el análisis de datos con medidas repetidas. Se estructura en dos partes. En la primera se expone el modelo que incluye un único factor, y en la segunda los modelos de dos factores (medidas repetidas en ambos y sólo en un factor). Para cada modelo se hace referencia al modelo lineal general que plantea, el tipo de datos que permite analizar, los supuestos estadísticos en que se basa y los estadísticos que utiliza. La explicación de cada modelo se acompaña con ejemplos resueltos tanto numéricamente como mediante soporte informático a través del programa SPSS para Windows. Los autores han cuidado al máximo la claridad en la exposición y en la organización de contenidos para que el lector que no disponga de una base matemática sólida pueda seguir el texto sin dificultad.
Los autores son Alfonso García ; Antonio López ; Gerardo Rodríguez ; Sixto Romero ; Agustín de la Villa . Esta obra contiene 16 capítulos de Cálculo Diferencial e Integral de varias variables. Se incluyen problemas con diferentes tipos de aplicaciones que la hacen útil en múltiples disciplinas. Se incluyen más de 100 cuestiones de tipo test de autoevaluación, más de 400 ejercicios y problemas resueltos, más de 400 ejercicios y problemas propuestos; además de completa con otros 17 capítulos en los que se tratan los mismos conceptos usando los paquetes de Cálculo Simbólico Mathematica y Maple.
El análisis logarítmico lineal es una técnica estadística multivariada que se aplica a variables nominales o categoriales. A partir de una tabla de contingencia multidimensional, que expresa las frecuencias obtenidas para todas las posibles combinaciones de categorías de las variables, los datos pueden ser sintetizados mediante un modelo logarítmico lineal que incluya los parámetros (de efectos principales o de interacción) que resulten significativos. Esta técnica supone un avance frente a las clásicas medidas de asociación bivariadas, como chi-cuadrado, ya que permite la consideración simultánea de más de dos variables. En la obra se explican las dos variantes básicas del análisis: el log-lineal (donde todas las variables se consideran interdependientes) y el logit-lineal (donde se diferencia entre variables dependientes e independientes). Con varios ejemplos, y el auxilio de los programas SPSS y BMDP, se detallan todas las fases del análisis y el significado de los índices obtenidos.
La monografía que ahora presentamos bajo el título: Aplicaciones diversas del Análisis de Varianza: Diseños complejos, alternativas no paramétricas y similitud con otras técnicas de análisis de datos es continuación de la monografía número 3 que esta misma colección publicó en 1999 con el título Análisis de varianza: Introducción conceptual y diseños básicos. El objetivo fundamental que nos planteamos con la publicación de esta segunda monografía es claro: completar la presentación de las distintas aplicaciones de los diseños de ANVA no tratados en el primer texto, lo que supone el tratamiento de los siguientes temas: - diseños factoriales demás de dos factores (capítulo 1) - la amplia gama de diseños con variables bloqueadas (capítulo 2) - diseños en cuadrado latino o grecolatino (capítulo 3) - alternativas no paramétricas de análisis de varianza (capítulo 4). Terminamos presentando, en el capítulo 5, la similitud del ANVA con otras técnicas de análisis de datos, a partir de la consideración de dichas técnicas como casos particulares del modelo lineal general. En concreto, analizamos la semejanza del ANVA con el análisis de regresión y con el análisis logarítmico-lineal.
Con objeto de cubrir la parte paramétrica y no paramétrica de los Contrastes de Hipótesis, el libro se ha dividido en dos capítulos. El capítulo 1 "CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS" recoge de manera ordenada y secuencial, como paso previo a la realización de dichos contrastes, los conceptos básicos: nivel de significación, hipótesis nula y alternativa, regiones de aceptación y crítica, tipos de errores. Cada uno de los contrastes va reforzado con ejemplos sencillos que el lector puede realizar, ejemplos resueltos con un programa informático de tratamiento de datos estadístico y el comentario estadístico al resultado proporcionado por dicho programa. El capítulo 2 "CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS" recoge los métodos no paramétricos de contrastes de hipótesis (contrastes no paramétricos). Estos contrastes no están sujetos a determinadas condiciones de aplicación, a diferencia de los contrastes paramétricos que sí lo están. Cuando el requisito de normalidad es difícil de cumplir, hay que recurrir a los contrastes no paramétricos. Para tamaños de muestra pequeños, inferiores a 10, las violaciones de las hipótesis paramétricas se hacen más críticas, por lo que los contrastes no paramétricos se muestran más apropiadas. Se finaliza el libro con un cuadro resumen orientado a ayudar al lector.
A pesar del enorme avance en las técnicas multivariantes, los estadísticos han prestado cada vez más atención a un examen atento de los datos antes de aplicar técnicas más complejas de confirmación de hipótesis. Las principales asunciones del análisis exploratorio incluyen un interés central por las representaciones gráficas, una atención puesta en la resistencia y robustez de los estadísticos, una apertura a la transformación de las variables y una concepción de la estadística basada en la distinción entre el ajuste y los residuos. Este libro pretende ser una guía para estudiantes e investigadores que deseen conocer las herramientas gráficas y exploratorias. La exposición del contenido se efectúa desde un punto de vista que combina la perspectiva de la escuela clásica de la Estadística con la del análisis exploratorio de datos. Conscientes de la importancia y necesidad de utilización de programas informáticos, se incluyen las instrucciones necesarias para la realización de análisis exploratorios y construcción de gráficos mediante ordenador, con el programa estadístico SPSS.
Los dos tomos de este ?Calculus? sirven muy adecuadamente como textos de dos primeros cursos en estudios que requieran una sólida base matemática, pues a las notables cualidades didácticas de un libro destinado a introducir al estudiante en el espíritu y práctica de la Matemática básica, se añade la ponderación y rigor lógico en la exposición de las teorías, lo que da carácter modélico a esta obra.
Este libro intenta dotar a los estudiantes de 1er. Curso de Ciencias o Ingeniería de un instrumento de trabajo específico para la asimilación del cálculo de una variable. Está dividido en 10 capítulos y 1 apéndice. Cada capítulos se inicia con una exposición breve de los conceptos y resultados principales que debe haber asimilado el estudiante previamente a la resolución de problemas. Sigue un test de autoevaluación de los conocimientos teóricos, finalizando cada capítulo con ejercicios resueltos.
Se ha procurado que este libro resulte de lectura cómoda, de una lectura que permita pensar, pero que no obligue a calcular. Por ello se ofrecen al lector los desarrollos algebraicos, evitando las consabidas expresiones: 'después de algunas transformaciones elementales, se obtiene fácilmente que...', etc.
Los dos tomos de este ?Calculus? sirven muy adecuadamente como textos de dos primeros cursos en estudios que requieran una sólida base matemática, pues a las notables cualidades didácticas de un libro destinado a introducir al estudiante en el espíritu y práctica de la Matemática básica, se añade la ponderación y rigor lógico en la exposición de las teorías, lo que da carácter modélico a esta obra.
Colección de seis cuadernos de cálculo rápido programados para toda la primaria que trabajan, básicamente, el cálculo mental, el dominio de las propiedades de las operaciones para poder llevar a cabo este cálculo y la potenciación de las estrategias propias de la resolución de las operaciones.
En la presente monografía se exponen los principales modelos de análisis de varianza (o ANOVA) con medidas repetidas. Está especialmente dirigida a profesionales de las ciencias sociales y la educación/o a estudiantes de licenciatura o postgrado cuya actividad investigadora precise el análisis de datos con medidas repetidas. Se estructura en dos partes. En la primera se expone el modelo que incluye un único factor, y en la segunda los modelos de dos factores (medidas repetidas en ambos y sólo en un factor). Para cada modelo se hace referencia al modelo lineal general que plantea, el tipo de datos que permite analizar, los supuestos estadísticos en que se basa y los estadísticos que utiliza. La explicación de cada modelo se acompaña con ejemplos resueltos tanto numéricamente como mediante soporte informático a través del programa SPSS para Windows. Los autores han cuidado al máximo la claridad en la exposición y en la organización de contenidos para que el lector que no disponga de una base matemática sólida pueda seguir el texto sin dificultad.
Los autores son Alfonso García ; Antonio López ; Gerardo Rodríguez ; Sixto Romero ; Agustín de la Villa . Esta obra contiene 16 capítulos de Cálculo Diferencial e Integral de varias variables. Se incluyen problemas con diferentes tipos de aplicaciones que la hacen útil en múltiples disciplinas. Se incluyen más de 100 cuestiones de tipo test de autoevaluación, más de 400 ejercicios y problemas resueltos, más de 400 ejercicios y problemas propuestos; además de completa con otros 17 capítulos en los que se tratan los mismos conceptos usando los paquetes de Cálculo Simbólico Mathematica y Maple.
El análisis logarítmico lineal es una técnica estadística multivariada que se aplica a variables nominales o categoriales. A partir de una tabla de contingencia multidimensional, que expresa las frecuencias obtenidas para todas las posibles combinaciones de categorías de las variables, los datos pueden ser sintetizados mediante un modelo logarítmico lineal que incluya los parámetros (de efectos principales o de interacción) que resulten significativos. Esta técnica supone un avance frente a las clásicas medidas de asociación bivariadas, como chi-cuadrado, ya que permite la consideración simultánea de más de dos variables. En la obra se explican las dos variantes básicas del análisis: el log-lineal (donde todas las variables se consideran interdependientes) y el logit-lineal (donde se diferencia entre variables dependientes e independientes). Con varios ejemplos, y el auxilio de los programas SPSS y BMDP, se detallan todas las fases del análisis y el significado de los índices obtenidos.
La monografía que ahora presentamos bajo el título: Aplicaciones diversas del Análisis de Varianza: Diseños complejos, alternativas no paramétricas y similitud con otras técnicas de análisis de datos es continuación de la monografía número 3 que esta misma colección publicó en 1999 con el título Análisis de varianza: Introducción conceptual y diseños básicos. El objetivo fundamental que nos planteamos con la publicación de esta segunda monografía es claro: completar la presentación de las distintas aplicaciones de los diseños de ANVA no tratados en el primer texto, lo que supone el tratamiento de los siguientes temas: - diseños factoriales demás de dos factores (capítulo 1) - la amplia gama de diseños con variables bloqueadas (capítulo 2) - diseños en cuadrado latino o grecolatino (capítulo 3) - alternativas no paramétricas de análisis de varianza (capítulo 4). Terminamos presentando, en el capítulo 5, la similitud del ANVA con otras técnicas de análisis de datos, a partir de la consideración de dichas técnicas como casos particulares del modelo lineal general. En concreto, analizamos la semejanza del ANVA con el análisis de regresión y con el análisis logarítmico-lineal.
Con objeto de cubrir la parte paramétrica y no paramétrica de los Contrastes de Hipótesis, el libro se ha dividido en dos capítulos. El capítulo 1 "CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS" recoge de manera ordenada y secuencial, como paso previo a la realización de dichos contrastes, los conceptos básicos: nivel de significación, hipótesis nula y alternativa, regiones de aceptación y crítica, tipos de errores. Cada uno de los contrastes va reforzado con ejemplos sencillos que el lector puede realizar, ejemplos resueltos con un programa informático de tratamiento de datos estadístico y el comentario estadístico al resultado proporcionado por dicho programa. El capítulo 2 "CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS" recoge los métodos no paramétricos de contrastes de hipótesis (contrastes no paramétricos). Estos contrastes no están sujetos a determinadas condiciones de aplicación, a diferencia de los contrastes paramétricos que sí lo están. Cuando el requisito de normalidad es difícil de cumplir, hay que recurrir a los contrastes no paramétricos. Para tamaños de muestra pequeños, inferiores a 10, las violaciones de las hipótesis paramétricas se hacen más críticas, por lo que los contrastes no paramétricos se muestran más apropiadas. Se finaliza el libro con un cuadro resumen orientado a ayudar al lector.
A pesar del enorme avance en las técnicas multivariantes, los estadísticos han prestado cada vez más atención a un examen atento de los datos antes de aplicar técnicas más complejas de confirmación de hipótesis. Las principales asunciones del análisis exploratorio incluyen un interés central por las representaciones gráficas, una atención puesta en la resistencia y robustez de los estadísticos, una apertura a la transformación de las variables y una concepción de la estadística basada en la distinción entre el ajuste y los residuos. Este libro pretende ser una guía para estudiantes e investigadores que deseen conocer las herramientas gráficas y exploratorias. La exposición del contenido se efectúa desde un punto de vista que combina la perspectiva de la escuela clásica de la Estadística con la del análisis exploratorio de datos. Conscientes de la importancia y necesidad de utilización de programas informáticos, se incluyen las instrucciones necesarias para la realización de análisis exploratorios y construcción de gráficos mediante ordenador, con el programa estadístico SPSS.
Los dos tomos de este ?Calculus? sirven muy adecuadamente como textos de dos primeros cursos en estudios que requieran una sólida base matemática, pues a las notables cualidades didácticas de un libro destinado a introducir al estudiante en el espíritu y práctica de la Matemática básica, se añade la ponderación y rigor lógico en la exposición de las teorías, lo que da carácter modélico a esta obra.