Análisis estadístico multivariable : teoría y ejercicios / Restituto Sierra Bravo.

CONTENIDO
PROLOGO 9
1. ANALISIS DE REGRESION 11
Noción e importancia 11
Elementos y tipos de análisis de regresión 12
Análisis de regresión lineal simple 13
Desviación o error típico en la recta de regresión 15
Test de la significatividad de coeficiente de regresión 16
Análisis de regresión lineal simple para datos agrupados 17
Variación de la variable dependiente y explicada por el análisis de regresión 18
Análisis de regresión no lineal 19
Prueba para determinar si la relación entre dos variables es lineal o curvilínea 20
Modelo estocástico básico de regresión lineal 20
Ejercicios 22
Bibliografía 47
2. ANALISIS DE REGRESION MULTIPLE 49
Error típico de estimación 51
Normalización de los coeficientes de regresión 51
Correlación múltiple 52
Fórmulas 52
Matriz de correlaciones 53
Notación empleada en las fórmulas 54
Significación del coeficiente de correlación múltiple 54
Correlación parcial 55
Tipos y notación 56
Fórmulas 56
Correlación parcial múltiple 57
Regresión múltiple no lineal 58
Multicolinealidad y modelos estocásticos 58
Modelos de regresión con variables fictícias 58
Ejercicios 60
3. ANALISIS DE LAS SERIES TEMPORALES. EL ESTUDIO DIACRONICO DE LOS FENOMENOS SOCIALES 83
El análisis estadístico de las series temporales 83
Técnicas de estimación de la tendencia 85
Técnicas para la estimación de las variaciones estacionales 87
Estimación de las variaciones cíclicas y de las irregulares 88
Ejercicios 89
Bibliografía 108
4. ANALISIS DE VARIANZA 109
Clases de análisis de varianza 111
Técnica del análisis de varianza con una sola variable nominal y factores fijos 111
Técnicas del análisis de varianza en el caso de dos variables sin repeticiones 114
Técnica del análisis de varianza en el caso de dos variables nominales con repeticiones 116
Comparaciones individuales y análisis de varianza 117
Medida del grado de la relación 119
Análisis de varianza no paramétrico: la prueba de Kruskal y Wallis 120
Ejercicios 122
Bibliografía 144
5. ANALISIS DE COVARIANZA. NOCION Y TIPOS 149
Sus presupuestos, operaciones y fórmulas 150
Aplicaciones del análisis de covarianza: análisis ecológico y contextual 152
Ejercicios 154
6. ANALISIS FACTORIAL 171
Noción e historia 171
Condiciones de análisis factorial 172
Interpretación de los factores 172
Técnica de análisis factorial de Hotelling o de los componentes principales 173
Técnica del análisis factorial de sumas simples o centroide 174
Rotación de los factores 175
Ejercicios 177
Bibliografía 199
7. PATH ANALYSIS O ANALISIS DE SENDEROS 201
Origen y noción 201
Presupuesto del análisis de senderos 201
Elementos del análisis de senderos 202
El modelo de senderos y las ecuaciones estructurales 203
Coeficientes de Wright 204
Fundamento matemático de la identificación de los coeficientes de wright 205
Efectos total, directo e indirecto 209
Interpretación 210
Ejemplo numérico de análisis de senderos 211
Ejercicios 213
Bibliografía 233
8. OTRAS TECNICAS DE ANALISIS MULTIVARIANTE 235
A) ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES 235
Nociones generales 235
Importancia 235
Aplicaciones e inconvenientes 236
Naturaleza y propiedades algebráicas 236
Procedimiento en el caso de la matríz de varianzas y covarianzas 237
Procedimiento en el caso de la matríz de correlaciones 237
Ejercicios 238
B) ANALISIS DISCRIMINANTE 245
Nociones e importancia 245
Presupuestos y fórmula 245
Procedimiento 246
Ejercicios 247
C) EL DETECTOR AUTOMATICO DE LA INTERACCION 252
Nociones 252
Aplicaciones del AID 252
Procedimiento 252
Ejercicios 253
Bibliografía 257