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An introduction to mathematical risk theory / Hans U. Gerber (1979)
Título : An introduction to mathematical risk theory Tipo de documento: texto impreso Autores: Hans U. Gerber, Autor Editorial: Philadelphia : University of Pennsylvania Press Fecha de publicación: 1979 Colección: Huebner Foundation monograph num. 8 Número de páginas: XV, 164 p. Dimensiones: 23 cm ISBN/ISSN/DL: 978-0-918930-08-8 Idioma : Inglés (eng) Materias: Matemáticas de la decisión con riesgo Clasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=4985 An introduction to mathematical risk theory [texto impreso] / Hans U. Gerber, Autor . - Philadelphia : University of Pennsylvania Press, 1979 . - XV, 164 p. ; 23 cm. - (Huebner Foundation monograph; 8) .
ISBN : 978-0-918930-08-8
Idioma : Inglés (eng)
Materias: Matemáticas de la decisión con riesgo Clasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=4985 Reserva
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Signatura Medio Ubicación Sub-localización Sección Estado 519.2 GER int Monografías Campus Leonardo Prieto Castro 1ª Planta Disponible An introduction to mathematical statistics and its applications / Richard J. Larsen (cop. 2014)
Título : An introduction to mathematical statistics and its applications Tipo de documento: texto impreso Autores: Richard J. Larsen, Autor ; Morris L. Marx, Autor Mención de edición: 5th international ed Editorial: Madrid ; Upper Saddle River (New Jersey) : Pearson Fecha de publicación: cop. 2014 Número de páginas: II, 736 p. Il.: gráf., tablas Dimensiones: 28 cm ISBN/ISSN/DL: 978-1-292-02355-7 Idioma : Inglés (eng) Materias: Estadística
MatemáticasClasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Nota de contenido: Problemas en cada capítulo e índice. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=47975 An introduction to mathematical statistics and its applications [texto impreso] / Richard J. Larsen, Autor ; Morris L. Marx, Autor . - 5th international ed . - Madrid ; Upper Saddle River (New Jersey) : Pearson, cop. 2014 . - II, 736 p. : gráf., tablas ; 28 cm.
ISBN : 978-1-292-02355-7
Idioma : Inglés (eng)
Materias: Estadística
MatemáticasClasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Nota de contenido: Problemas en cada capítulo e índice. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=47975 Reserva
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Signatura Medio Ubicación Sub-localización Sección Estado 519.2 LAR int Monografías Campus Pirineos Monografías Disponible
Título : An introduction to statistical learning : with applications in R Tipo de documento: documento electrónico Autores: James, Gareth ; SpringerLink (Online service) ; Witten, Daniela ; Trevor Hastie ; Tibshirani, Robert Editorial: New York, NY : Springer New York Fecha de publicación: 2013 Otro editor: Imprint: Springer Colección: Springer Texts in Statistics, ISSN 1431-875X num. 103 Número de páginas: XIV, 426 p. 150 illus., 146 illus. in color Il.: online resource ISBN/ISSN/DL: 978-1-4614-7138-7 Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Statistics Artificial intelligence Statistical Theory and Methods Computing/Statistics Programs Intelligence (incl. Robotics) Statistics, general Clasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Resumen: An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra Nota de contenido: Introduction -- Statistical Learning -- Linear Regression -- Classification -- Resampling Methods -- Linear Model Selection and Regularization -- Moving Beyond Linearity -- Tree-Based Methods -- Support Vector Machines -- Unsupervised Learning -- Index En línea: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7 Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=32338 An introduction to statistical learning : with applications in R [documento electrónico] / James, Gareth ; SpringerLink (Online service) ; Witten, Daniela ; Trevor Hastie ; Tibshirani, Robert . - New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2013 . - XIV, 426 p. 150 illus., 146 illus. in color : online resource. - (Springer Texts in Statistics, ISSN 1431-875X; 103) .
ISBN : 978-1-4614-7138-7
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Statistics Artificial intelligence Statistical Theory and Methods Computing/Statistics Programs Intelligence (incl. Robotics) Statistics, general Clasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Resumen: An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra Nota de contenido: Introduction -- Statistical Learning -- Linear Regression -- Classification -- Resampling Methods -- Linear Model Selection and Regularization -- Moving Beyond Linearity -- Tree-Based Methods -- Support Vector Machines -- Unsupervised Learning -- Index En línea: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7138-7 Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=32338 Ejemplares
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Título : Análisis de datos financieros : Ackermans & Van Haaren Tipo de documento: documento electrónico Autores: Manuel Ramírez Fernández, Autor ; Mercedes Gracia Díez, Director de tesi ; Ricardo Queralt Sánchez de las Matas, Director de tesi Fecha de publicación: 2022 Número de páginas: 47 p. Nota general: Grado en Administración y Dirección de Empresas Idioma : Español (spa) Materias: Análisis bursátil
Conglomerado de empresas
Métodos matemáticos y cuantitativosClasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Resumen: El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es analizar la evolución de la cotización de las acciones de la empresa Ackermans & Van Hareen, compañía belga que diversifica sus operaciones en cinco sectores principales: Bienes raíces y atención a personas mayores, banca privada, ingeniería y contratación marítima, recursos energéticos y capital de crecimiento. Para llevar a cabo este análisis, tanto financiero como estadístico-descriptivo de la compañía, debemos realizar un comparativo respecto al mercado de valores en el que opera, en este caso, la Bolsa de Valores de Bruselas, y a su vez con el activo libre de riesgo. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=49804 Análisis de datos financieros : Ackermans & Van Haaren [documento electrónico] / Manuel Ramírez Fernández, Autor ; Mercedes Gracia Díez, Director de tesi ; Ricardo Queralt Sánchez de las Matas, Director de tesi . - 2022 . - 47 p.
Grado en Administración y Dirección de Empresas
Idioma : Español (spa)
Materias: Análisis bursátil
Conglomerado de empresas
Métodos matemáticos y cuantitativosClasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Resumen: El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es analizar la evolución de la cotización de las acciones de la empresa Ackermans & Van Hareen, compañía belga que diversifica sus operaciones en cinco sectores principales: Bienes raíces y atención a personas mayores, banca privada, ingeniería y contratación marítima, recursos energéticos y capital de crecimiento. Para llevar a cabo este análisis, tanto financiero como estadístico-descriptivo de la compañía, debemos realizar un comparativo respecto al mercado de valores en el que opera, en este caso, la Bolsa de Valores de Bruselas, y a su vez con el activo libre de riesgo. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=49804 Ejemplares
Signatura Medio Ubicación Sub-localización Sección Estado ningún ejemplar Documentos electrónicos
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Título : Análisis de datos financieros : AGRANA Tipo de documento: documento electrónico Autores: Julia Castro Pérez, Autor ; Mercedes Gracia Díez, Director de tesi ; Ricardo Queralt Sánchez de las Matas, Director de tesi Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: 52 p. Nota general: Grado en Administración y Dirección de Empresas Idioma : Español (spa) Materias: Análisis bursátil
Industria de la alimentación
Métodos matemáticos y cuantitativosClasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Resumen: El objetivo principal del trabajo es analizar la compañía de alimentos AGRANA, a través de métodos cualitativos y cuantitativos. AGRANA es una de las principales empresas que cotizan en el Austrian Traded Index (ATX), el índice de referencia en Austria y está formado por las 20 compañías con mayor cotización de la Bolsa de Viena. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48697 Análisis de datos financieros : AGRANA [documento electrónico] / Julia Castro Pérez, Autor ; Mercedes Gracia Díez, Director de tesi ; Ricardo Queralt Sánchez de las Matas, Director de tesi . - 2021 . - 52 p.
Grado en Administración y Dirección de Empresas
Idioma : Español (spa)
Materias: Análisis bursátil
Industria de la alimentación
Métodos matemáticos y cuantitativosClasificación: 519.2 Probabilidad y estadística matemática Resumen: El objetivo principal del trabajo es analizar la compañía de alimentos AGRANA, a través de métodos cualitativos y cuantitativos. AGRANA es una de las principales empresas que cotizan en el Austrian Traded Index (ATX), el índice de referencia en Austria y está formado por las 20 compañías con mayor cotización de la Bolsa de Viena. Link: https://biblioteca.cunef.edu/gestion/catalogo/index.php?lvl=notice_display&id=48697 Ejemplares
Signatura Medio Ubicación Sub-localización Sección Estado ningún ejemplar Documentos electrónicos
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