Indice

Econometría y Análisis Estadístico Multivariable con STATGRAPHICS. Técnicas Avanzadas.

Sección o capitulo	Nombre del apartado	Pág.
Introducción		17
Capítulo 1. Características de y Contenido del paquete estadístico		21
	Características generales	21
	Contenido del paquete estadístico STATGRAPHICS	25
Capítulo 2.- El modelo lineal general, estimaciones y predicción. Modelos no lineales, intervalos de confianza		31
	Conceptos generales	31
	Definición e hipótesis del modelo general de regresión lineal	31
	Estimación del modelo, contrastes e intervalos de confianza	33
	Análisis de varianza	35
	Predicciones	38
	El análisis de los residuos	39
	STATGRAPHICS y la regresión	40
	Regresión simple	42
	Regresión interactiva	61
	El modelo lineal de regresión múltiple	66
	Regresión paso a paso	82
	Regresión en cadena	90
	Regresión no lineal	93
Capítulo 3. Multicolinealidad y heteroscedasticidad en modelos econométricos		103
	El problema de la multicolinealidad	103
	El problema de la heteroscedasticidad	114
	El método de los mínimos cuadrados generalizados	115
	El método de los mínimos cuadrados ponderados	118
	El contraste de Goldfeld-Quandt	119
	El contraste de Glesjer	119
	El contraste de Breush-Pagan	119
Capítulo 4. Autocorrelación, datos influyentes y normalidad		135
	El problema de la autocorrelación	135
	El contraste de Durbin-Watson	137
	El contraste de Wallis	137
	El contraste de h-Durbin	137
	El contraste de Breusch-Godfrey	138
	El método de Cochrane-Orcutt	138
	El método de Durbin	139
	El problema de los datos influyentes	146
	El problema de la no-normalidad	151
Capítulo 5. Regresión con variables cualitativas, modelos con variables Explicativas aleatorias (regresores estocásticos) y modelos Con retardos distribuidos		153
	Variables ficticias	153
	Modelos con variables cualitativas	154
	Modelos con variables explicativas aleatorias (regresores estocásticos). Modelos con retardos distribuidos. El método de las variables instrumentales	171 171
Capítulo 6. Modelos en ecuaciones simultáneas		175
	Identificación de modelos de ecuaciones simultáneas	175
	La forma reducida. Identificación exacta y superidentificación	176
	El método de estimación de los mínimos cuadrados indirectos	177
	El método de los mínimos cuadrados en dos etapas	184
Capítulo 7. Series temporales y el enfoque clásico. Predicción		187
	Alisado exponencial de BROWN	189
	El modelo simple de alisado exponencial	190
	El modelo exponencial de Brown con tendencia lineal	191
	El modelo exponencial de Brown con tendencia cuadrática	192
	Alisado de HOLT	200
	Alisado estacional de WINTERS	207
	Análisis de la tendencia	214
	Descomposición estacional	226
Capítulo 8. Alisado de series temporales		233
	Medias móviles simples	235
	Medias móviles ponderadas	238
	Alisado polinómico	241
	Líneas abiertas y cerradas (lazos)	243
	Estimación de la función porcentaje de Poisson	248
Capítulo 9. Análisis de series temporales		253
	Conceptos generales	253
	Estacionariedad	254
	Función de autocorrelación	255
	Ergodicidad	255
	Función de autocorrelación estimada	256
	Ruido blanco	258
	Eliminación de la a tendencia	258
	Series temporales homogéneas	259
	Funciones de autocorrelación parcial teórica y estimada	260
	Los modelos ARIMA de Box-Jenkins	261
	Modelos autorregresivos AR(p)	262
	Modelos de medias móviles MA(.q)	263
	Modelos ARMA(p-q)	264
	Modelos ARIMA(p.d.q)	265
	Identificación del modelo	266
	Estimación	269
	Diagnóstico, validación o contraste del modelo	269
	Predicción	271
	Análisis espectral. El Periodograma	272
	STATGRAPHICS y las series temporales	275
	Gráficos de secuencia horizontal	277
	Gráficos de secuencia vertical	281
	Gráficos de subseries estacionales	286
	Función de autocorrelación estimada	289
	Función de autocorrelación parcial estimada	292
	Función de correlación cruzada	297
	Diferenciación simple o estacional de series temporales	301
	Eliminación de la tendencia polinomial y en media	303
	Transformación de BOX-COX	305
	El periodograma	313
	Reducción de datos	317
	Graficado de resultados contra frecuencias de Fourier	317
	Metodología de BOX-JENKINS para modelos ARIMA	318
	Matriz de correlaciones cruzadas	335
Capítulo 10. El control de calidad		337
	Análisis de Pareto	339
	Análisis de la capacidad de un proceso	347
	Gráficos de control por variables	356
	Gráficos de control por atributos	370
	Gráficos de tiempo ponderados	379
	Gráficos multivariantes	385
	Repetibilidad y reproductibilidad	388
	Gráficos a medida	395
Capítulo 11. Análisis categóricos de datos. Tablas cruzadas, Tablas de contingencia y modelos log lineales		401
	Tablas cruzadas	402
	Tablas de contingencia	406
	Test de la chi-cuadrado para la bondad de ajuste	410
	Modelo log-lineales	413
Capítulo 12. Métodos multivariantes: Componentes principales, análisis Factorial, análisis cluster, análisis discriminante y Correlación canónica		429
	Matriz de correlaciones	431
	Matriz de covarianzas	434
	Matriz de covarianzas	434
	Correlación parcial	436
	Análisis de componentes principales	439
	Análisis factorial	446
	Análisis cluster	457
	Análisis discriminante	466
	Correlación canónica	474
	Gráficos de símbolo de estrellas	481
	Gráficos de rayo solar	482
	Gráficos de damas	485
	Gráficos de ventanas enmarcadas	487
Capítulo 13. Métodos no paramétricos		491
	Concepto generales	491
	Contrastes de aleatoriedad (o independencia)	491
	Contraste de rachas	492
	Cuadrado medio de diferencias sucesivas	492
	Contrastes basados en la mediana	493
	Tests de homogeneidad (igual población)	495
	Test de los signos	496
	Test del signo-rango de Wilcoxon	497
	Test U de Mann-Whitney	497
	Test de Smirnov	500
	Test de Kruskall-Wallis	501
	Contrastes no paramétricos con STATGRAPHICS	502
	Tests de secuencias binarias	503
	Tests para aleatoriedad	504
	Tests para localización	507
	Comparación de dos muestras	.509
	Test de Kolmogorov-Smirnov para una muestra	513
	Contraste de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras	522
Capítulo 14. Análisis de la supervivencia. Tablas de vida		529
	Conceptos elementales	529
	Tablas de vida	531
	Funciones de supervivencia	531
	Puntuación de supervivencia y comparación de grupos	532
	STATGRAPHICS y las series de vida	532
	Modelo paramétricos	534
	Modelos físicos de aceleración	549
	Tablas de vida	552
	Estimaciones de Kaplan-Meier	558
Capítulo 15. Modelos del análisis de la varianza y de la covarianza		565
	Análisis de la varianza simple (un solo factor)	567
	Análisis multifactorial de la varianza. Análisis del a covarianza	567
	Diseños jerárquicos anidados	605
	El test de KRUSKAL-WALLIS	610
	El test de los rangos de FRIEDMAN para dos factores	614
Capítulo 16. Diseño de experimentos		619
	El procedimiento Screening Designs	621
	Diseños de superficie de respuesta	642
	Graficado de superficies de respuesta	657
Capítulo 17. Funciones matemáticas		667
	Diferencia numérica	669