000 02333cam a2200409 a 4500
999 _c12634
_d12634
001 6823
003 CO-EnEIA
005 20190605140545.0
008 141112t1999 u ad fr 001 u en d
020 _a0130179051
040 _aCO-EnEIA
_erda
041 _aeng
082 7 4 _a529
_bS771
_220
_qCO-EnEIA
110 1 _93761
_aSPSS
_d1969-
245 1 0 _aSPSS Trends 10.0
264 3 0 _aEstados Unidos :
_b[editor no identificado],
_c1999
300 _ax, 307 páginas :
_bilustraciones y gráficas a blanco y negro ;
_c25 cm.
505 2 _a1. Revisión
505 2 _a2. Trabajando con SPSS Trends.
505 2 _a3. Notas sobre las aplicaciones
505 2 _a4. Un problema de inventario: suavizado exponencial
505 2 _a5. Pronosticar las ventas con un indicador líder: Pronóstico de regresión
505 2 _a6. Un cuadro de control de calidad: introducción a ARIMA
505 2 _a7. Un camino aleatorio con precios de las acciones: El modelo de paseo al azar
505 2 _a8. Seguimiento de la tasa de inflación: outliers en el análisis ARIMA.
505 2 _a9. Consumo: errores correlacionados en la regresión.
505 2 _a10. Un eficaz dentífrico preventivo de la desintegración: análisis de intervención
505 2 _a11. Tendencias en la capa de ozono: regresión estacional y mínimos cuadrados ponderados.
505 2 _a12. Conexiones de teléfono en Wisconsin: ARIMA estacional.
505 2 _a13. Ciclos de construcción de viviendas: Introducción al análisis espectral
520 2 _aEs un potente paquete de software para análisis y gestión de datos del microordenador. La opción de tendencias es una mejora adicional que proporciona un amplio conjunto de procedimientos para el análisis y predicción de series de tiempo. Estos procedimientos incluyen: -Modelado de ARIMA ("box-jenkins") estado del arte -Alisado exponencial -Regresión con errores de primer orden autocorrelacionados -Descomposición estacional -Análisis espectral
_b(Resumen tomado del libro el 19/05/2017)
650 1 7 _2LEMB
_93698
_aAnálisis de series de tiempo
_xProgramas para computadores
650 2 4 _93578
_aSPSS (Software estadístico)
_xSPSS Trends 10.0
650 2 7 _2LEMB
_9659
_aAnálisis estadístico
650 2 7 _9220
_aModelado (Informática)
_2LEMB
942 _02
_2ddc
_cBK