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CONTENIDO: El papel de la estadística - Descripción de los conjuntos de datos - Medidas de tendencia central y de dispersión - Principios de probabilidad - Distribuciones de probabilidad - Estimación con intervalos de confianza - Prueba de hipótesis - Pruebas cuando se tienen dos poblaciones - Análisis de varianza - Regresión simple y correlación - Regresión múltiple y correlación - Series de tiempos y números índice - Pruebas chi-cruzadas y otras pruebas no paramétricas - Técnicas de control de calidad.
"El objetivo principal de esta obra es explicar las estadísticas de los negocios de manera que los estudiantes las puedan entender y relacionar fácilmente con su vida personal y laboral futura, y acompaña ese objetvo con: Apoyo en las habilidades matemáticas necesarias para calcular estadísticas y resolver ejemplos del mundo real con solucione ilustradas paso a paso. Un enfoque integral que vincula revisiones, exámenes de práctica y ejercicios diseñados para evaluar el logro de los objetivos de aprendizaje. Explicaciones claras de los conceptos, las formular y la interpretación de los resultados para facilitar la toma de decisiones. Los datos están diseñados para que los estudiantes puedan usar software estadístico para explorarlos, analizarlos y encontrar relaciones realistas entre las variables, de manera qe el libro proporciona a los profesores y estudiantes la oportunidad de combinar el conocimeinto estadístico, las habilidades informáticas y de software estadístico, y las habilidades de pensamiento interpretativo y crítico." --Back cover.
Nuevas investigaciones sobre la regresión lineal. Utilización de las técnicas de programacion mas recientes y sus aplicaciones en los negocios..
The book provides detailed descriptions, including more than 550 mathematical formulas, for more than 150 trading strategies across a host of asset classes and trading styles. These include stocks, options, fixed income, futures, ETFs, indexes, commodities, foreign exchange, convertibles, structured assets, volatility, real estate, distressed assets, cash, cryptocurrencies, weather, energy, inflation, global macro, infrastructure, and tax arbitrage. Some strategies are based on machine learning algorithms such as artificial neural networks, Bayes, and k-nearest neighbors. The book also includes source code for illustrating out-of-sample backtesting, around 2,000 bibliographic references, and more than 900 glossary, acronym and math definitions. The presentation is intended to be descriptive and pedagogical and of particular interest to finance practitioners, traders, researchers, academics, and business school and finance program students.