ECONOMETRIA AVANZADA con HERRAMIENTAS de MINERIA de DATOS. Ejercicios con IBM SPSS MODELER y SAS ENTERPRISE MINER

En este libro se tratan los modelos econométricos a través de técnicas de minería de datos, tanto predictivas como de clasificación, a través del siguiente contenido: MODELOS ECONOMÉTRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS 1.1 TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS 1.2 TÉCNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACIÓN ECOMÉTRICA 1.3 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresión: Modelo de regresión múltiple 1.3.2 El nodo Regresión: Modelo Lineal General GLM...
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En este libro se tratan los modelos econométricos a través de técnicas de minería de datos, tanto predictivas como de clasificación, a través del siguiente contenido: MODELOS ECONOMÉTRICOS CON HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS 1.1 TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS 1.2 TÉCNICAS PREDICTIVAS PARA LA MODELIZACIÓN ECOMÉTRICA 1.3 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SAS ENTERPRISE MINER 1.3.1 El nodo Regresión: Modelo de regresión múltiple 1.3.2 El nodo Regresión: Modelo Lineal General GLM 1.3.3 El nodo Regresión: Modelos de elección discreta Logit y Probit 1.4 TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN CON SPSS CLEMENTINE 1.4.1 El nodo Regresión Lineal: Modelo de regresión múltiple 1.4.2 El nodo Regresión Logística: Modelos de elección discreta 1.5 ANÁLISIS CLUSTER CON ENTERPRISE MINER. EL NODO CLUSTERING 1.6 ÁRBOLES DE DECISIÓN CON ENTERPRISE MINER. EL NODO TREE 1.6.1 Entrenamiento interactivo (Interactive Training) 1.7 ANÁLISIS CLUSTER CON SPSS CLEMENTINE 1.7.1 El nodo Entrenar K-medias: Cluster no jeráquico 1.7.2 El nodo Cluster Bietápico: Cluster jerárquico 1.8 ÁRBOLES DE DECISIÓN CON SPSS CLEMENTINE 1.8.1 El nodo Crear C5.0 1.8.2 El nodo Árbol C&R 1.8.3 Interpretar un modelo MODELOS ECONOMÉTRICOS CON REDES NEURONALES 2.1 DESCRIPCIÓN DE LA RED NEURONAL 2.1.1 Definición 2.1.2 Función de salida y funciones de transferencia o activación 2.2 REDES NEURONALES Y AJUSTE DE MODELOS DE REGRESIÓN 2.3 APRENDIZAJE EN LAS REDES NEURONALES2.4 FUNCIONAMIENTO DE UNA RED NEURONAL2.5 EL ALGORITMO DE APRENDIZAJE RETROPROPAGACIÓN (BACK- PROPAGATION)2.6 ANÁLISIS DISCRIMINANTE A TRAVÉS DEL PERCEPTRÓN 2.7 ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES 2.8 ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON REDES NEURONALES 2.9 CLUSTERING MEDIANTE REDES NEURONALES2.10 REDES NEURONALES CON SAS ENTERPRISE MINER 2.10.1 Optimización y ajuste de modelos con redes: Nodo Neural Network 2.10.2 Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales: Nodo Two Stage Model 2.10.3 Análisis cluster con redes neuronales: Nodo SOM/Kohonen 2.11 REDES NEURONALES CON SPSS CLEMENTINE2.11.1 Nodo Entrenar red 2.11.2 Nodo Entrenar Kohonen 2.11.3 Nodo Entrenar K-Medias Todo el desarrollo de ejercicios prácticos se realiza desde una óptica multisoftware, utilizándose los programas más actual del mercado en materia de Minería de Datos. En concreto se resuelven los ejercicios con IBM SPSS MODELER Y SAS ENTERPRISE MINER