Quintin Martin Martin: Todos sus libros
-
Investigacion Operativa
Este libro pretende ser un texto introductorio a las técnicas de Investigación Operativa. Los estudiantes a los que se orienta son: estudiantes de la Licenciatura en Matemáticas, Diplomado en Estadística, Ingeniería, Informática y todas las áreas relacionadas con Economía y Negocios. El libro se centra en los fundamentos de cada tema, apoyando los conceptos desarrollados con ejercicios resueltos y proponiendo al final de cada uno de ellos un conjunto de ejercicios para que el alumno del sujeto haga ejercicio.
-
Aplicacion De Las Redes Neuronales Artificiales A La Regresion
En esta monografía el lector se aproxima a los conceptos básicos de las redes neurales y de regresión, así como de los modelos que pueden construirse bajo ambas técnicas. Se analiza la relación y paralelismo entre estas técnicas: una paramétrica (regresión) y otra no paramétrica (redes neuronales artificiales). Se establece la relación entre redes neuronales artificiales y modelos de regresión, y se establecen equivalencias de redes neuronales estadísticas (regresión) y artificiales y se estudian los métodos estadísticos subyacentes a las redes neuronales. Se da información sobre los campos de aplicación de la regresión y las redes neuronales artificiales y muestra las ventajas que en ciertos contextos estos últimos presentan. Finalmente, las predicciones se realizan con el método clásico y con una red neuronal artificial, comparando los resultados obtenidos según el método utilizado.
-
Aplicaciones De Las Redes Neuronales Artificiales A La Estadistic A
Las Redes Neuronales Artificiales (ARN) son una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas que consideran el cerebro como una caja negra, las RNA intentan modelar su estructura fisiológica básica: la neurona, así como la agrupación de neuronas en sistemas que pueden mostrar un comportamiento que puede considerarse, hasta cierto punto, inteligente. Al igual que los sistemas biológicos, los modelos artificiales logran resolver problemas basados en el conocimiento adquirido a través de la información que reciben de su entorno. El ARN aprende a resolver problemas a partir de una serie de ejemplos que representan el tipo de problema a resolver. Describiremos las técnicas básicas utilizadas por las Redes Neuronales Artificiales para aprender a resolver problemas. Como el objetivo de este texto es presentar las Redes Neuronales Artificiales y su relación con la Estadística a un lector no versado en el tema, se ha intentado en la medida de lo posible evitar la aparición de expresiones matemáticas. Siempre se han seleccionado ejemplos muy sencillos y fáciles de entender, evitando las más complejas expresiones matemáticas. Estos ejemplos simples pueden ayudar al lector a entender el modo de funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales.
-
Contrastes De Hipotesis
El contraste nos permite decidir si una hipótesis estadística debe ser aceptada o no.