César Pérez López

La presente Guía de árboles, arbustos y planta de flor, recoge las especies más empleadas en la jardinería y paisajismo de la Comunidad de Madrid, señalando de cada una de ellas su tamaño, crecimiento, tipo de hoja, epoca de floracion, clima, exposicion, tipo de suelo apropiado y aquellas caracteristicas que hemos considerado mas relevantes. Este volumen, dada su simplicidad de manejo, su caracter eminentemente practico y su lenguaje accesible a todos los publicos, esta dirigido no solo a los tecnicos del sector sino tambien a todas aquellas personas que tengan interes en este area de actividad, facilitandoles la eleccion de los diferentes tipos de plantas que mejor se adapten a un determinado tipo de jardin, funcionalidad o entorno.

In machine learning, support vector machines SVMs, also support vector networks are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis. Given a set of training examples, each marked as belonging to one or the other of two categories, an SVM training algorithm builds a model that assigns new examples to one category or the other, making it a non-probabilistic binary linear classifier. An SVM model is a representation of the examples as points in space, mapped so that the examples of the separate categories are divided by a clear gap that is as wide as possible. New examples are then mapped into that same space and predicted to belong to a category based on which side of the gap they fall.

R proporciona un amplio abanico de comandos y herramientas estadísticas. En este libro se desarrolla el cálculo de probabilidades y la inferencia estadística a través de ejemplos y ejercicios resueltos de R. Se tratan las distribuciones de probabilidad discretas y continuas, los intervalos de confianza, los contrastes parametricos y no parametricos, la correlacion, la regresion y otros temas de la estadistica descriptiva. Los conceptos metodologicos se ilustran con ejemplos y ejercicios totalmente resueltos con R

Entendemos por característica o factor de calidad cualquier propiedad que contribuya a la adecuación al uso de un producto, proceso o servicio. Como en realidad pueden existir muchas características de calidad distintas, y algunas mas importantes que otras, resulta necesario identificar aquellas que afectan directamente a la calidad jerarquizandolas y clasificandolas por orden de importancia. Para ayudarnos en la busqueda de estas caracteristicas existen tecnicas simples como los diagramas causa-efecto, los diagramas de Pareto, las tecnicas brainstorming, las tecnicas de jerarquizacion, las listas o tablas de chequeo, los histogramas, los graficos de control, los diagramas de correlacion, las tecnicas de estratificacion y las tecnicas de diseño de experimentos. Todas estas tecnicas seran desarrolladas a lo largo del texto acompañadas una de las herramientas informaticas de las que se dispone actualmente para el trabajo con las mismas, en concreto MINITAB

R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software libre muy utilizado por la comunidad estadística. R implementa multitud de comandos y funciones para trabajar en el campo estadistico. Concretamente este libro profundiza en el trabajo con R en Estadistica Descriptiva. Incorpora las funciones para tratamiento inicial de datos, analisis exploratorio de datos, graficos estadisticos, expresion cuantitativa de las distribuciones, medidas de centralizacion, dispersion y forma, correlacion, covarianza, modelo lineal de regresion multiples.y otros temas de la estadistica descriptiva. Los capitulos comienzan con notas metodologicas breves e incorporar gran variedad de ejemplos y ejercicios resueltos con el software R.

R es un programa enfocado fundamentalmente al análisis estadístico de datos. En este libro se tratan las facetas más importante del análisis de datos aplicado con R, incluyendo el análisis exploratorio de datos, la estadistica descriptiva, graficos, modelos de regresion, modelos lineales generalizados, modelos del analisis de la varianza, tecnicas de reduccion de la dimension, componentes principales, analisis factorial, analisis cluster y otros temas del analisis multivariante de datos

La metodología Seis Sigma es la más implantada para el control de calidad en las empressa e instituciones actualmente. El fundamento de Seis Sigma es esencialmente el cliente. Los clientes no juzgan las compañias por medidas estadisticas, sino por la calidad de los productos y servicios desde la optica de la variacion en los mismos, entendiendo por variacion todo cambio en procesos o practicas de negocio que pueda alterar los resultados esperados por los clientes de los mismos. Por esta razon, Seis Sigma se centra inicialmente en reducir la variabilidad de los procesos, para despues incrementar su capacidad. La implementacion de Seis Sigma no se puede llevar a cabo como si fuera una herramienta mas de uso por las areas de calidad. Si realmente se busca que sea efectiva, debe ser establecida como la unica estrategia de gestion corporativa. Esto es cierto para cualquier sistema de gestion por calidad y mas aun, en el caso de Seis Sigma. Asi, todas las actividades y tareas deben ser incluidas en esta sistematica. Asi mismo, las divisiones y fronteras entre departamentos deben difuminarse hasta desaparecer, habilitando una comunicacion fluida entre todas las areas de la empresa. Todos los procesos indirectos como facturacion, etc. deben ser incluidos tambien en el sistema, ya que, desde el punto de vista del cliente, una alta calidad en el producto no es suficiente, si en procesos colaterales se le suministra baja calidad por ejemplo, de nada sirve ofrecerle un gran producto, si luego se le envian facturas erroneas. Este libro desarrolla las herramientas de la metodologia Seis Sigma a traves del software SAS

Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos tipicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los indices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios o las cifras de venta de automoviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parametro importante en los conjuntos de series temporales. Hablando de economia, l0s datos de series temporales suelen utilizarse mas en el analisis macroeconomico, en contraposicion a los datos de corte transversal, que se utilizan sobre todo en analisis microeconomico. Las series temporales suelen ser mas dificiles de analizar que los datos de corte transversal debido a que casi nunca podemos suponer que las observaciones economicas son temporalmente independientes. La mayoria de las series temporales, ya sean economicas o no, estan relacionadas a menudo fuertemente relacionadas con su historia reciente. Por ejemplo, nuestro conocimiento sobre el producto nacional bruto del trimestre pasado nos dice bastante del nivel de PIB que podemos esperar para el trimestre en curso ya que el PIB tiende a permanecer estable de un trimestre a otro. Otra caracteristica importante de los datos de series temporales es la periodicidad con la que se recogen semanal, mensual, trimestral, etc. . Este libro desarrolla la metodologia de Box y Jenkin para el analisis de series temporales. Incorpora los metodos deterministas y estocasticos para el analissi de series temporales con especial hincapie en los modelos ARIMA

Este libro desarrolla las técnicas de Minería de Datos a través de procedimientos del software SAS. Los capítulos comienzan con una introducción metodológica a cada técnica de Minería de Datos. A continuacion se resuelven ejemplos representativos para ilustrar las tecnicas con la idea de hacerlas mas comprensibles y facilitar el trabajo en este campo de analisis de datos que actualmente ha adquirido gran importancia debido al procesamiento masivo de grandes cantidades de datos

STSTAGRAPHICS CENTURION ofrece amplias posibilidades para el trabajo en Econometría. Desarrolla perfectamente el modelo lineal de regresión múltiple incorporando todas las fases de identificación, estimacion y diagnosis de los modelos. Es muy completo en cuanto al tratamiento de los problemas de autocorrelacion, heteroscedasticidad, multicolinealidad, endogeneidad, datos atipicos, observaciones influyentes y otras problematicas de la diagnosisi econometrica.Incorpora tambien los modelos ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, MLG, Modelos Lineales Generalizados, Modelos dinamicos, Modelos no lineales, modelos de series temporales y modelos de redes neuronales.

Este libro presenta un tratamiento completo de Microsoft Access 2007 y puede considerarse un manual de referencia de esta base de datos de Microsoft. Los temas se exponen en orden secuencial de dificultad, comenzando por las tareas más básicas y sin que sea necesario tener conocimientos previos del programa, completándose con ejercicios prácticos que refuerzan los conceptos teóricos y hacen más comprensibles las tareas. La obra presenta el nuevo entorno de trabajo de Access 2007 y los primeros pasos para el tratamiento de bases de datos y sus objetos, introduciéndose a continuación la teoría de bases de datos relacionales para abordar su diseño y creación. Posteriormente se tratan los temas de creación, manejo y personalización de tablas, campos, relaciones, claves, índices y tipos de datos. También se examina el trabajo con operadores, expresiones y consultas de selección, de referencia cruzada y de parámetros. Una parte importante del contenido de este libro está dedicado al trabajo con el lenguaje SQL para la consulta, creación, manejo y administración de bases de datos a través de los lenguajes de definición, modificación y consulta de datos, así como los lenguajes de control de transacciones y control de datos. También se aborda el trabajo con formularios, informes, filtros, tablas y gráficos dinámicos. Adicionalmente se contemplan las tareas de exportación e importación de datos con especial hincapié en la relación entre Access, Excel y Word con vista al uso de Microsoft Office 2007 como un paquete integrado. Finalmente se expone el trabajo en las áreas de seguridad, colaboración y mantenimiento al igual que el rendimiento de las bases de datos.

Dreamweaver es un componente de la nueva familia de productos Adobe Master Collection, que busca proporcionar una plataforma completa para el desarrollo y la distribución de servicios Web. Una de las caracteristicas deDreamweaver es la inclusion de herramientas de desarrollo para generar yutilizar estos servicios. Dreamweaver permite crear y administrar sitios Web profesionales y potentes aplicaciones de Internet, de modo que es posible trabajar en un solo entorno para crear, hacer y administrar rapidamente sitios y aplicaciones Web utilizando herramientas visuales de composicion, un desarrollo rapido de aplicaciones de Internet y un amplio soporte para la edicion de codigo.Por otra parte, Dreamweaver CS6 permite desarrollar aplicaciones Webdinamicas que interactuan con bases de datos, proporcionando una plataforma completa para la creacion, utilizacion y distribucion de servicios Web. Una aplicacion Web es un conjunto de paginas Web que interactuan entre si, con el usuario y con diversos recursos en un servidor Web, incluidas bases de datos El contenido de este libro se centra en el diseño de paginas Web con Dreamweaver de modo simple y directo, y sin necesidad de acudir a la codificacion, por lo que resulta muy util para usuarios que necesiten iniciarse primero, y profundizar despues, en el diseño Web, sin tener conocimientos previos.Este libro complementa a otro ya publicado del mismo autor con titulo Dreamwaever. Administracion de sitios y paginas Web

La creación de aplicaciones dinámicas requiere además de un servidor de aplicaciones, la conexión de éste a bases de datos que sirven de depósito para la información. A través del lenguaje SQL, el usuario puede acceder a la informacion almacenada en la base de datos relacional generando los juegos de registros necesarios para extraer de la base de datos la informacion que se requiera en cada momento. SQL es una herramienta clave para la creacion de sitios Web dinamicos. Para utilizar una base de datos con una aplicacion PHP, debera crear una conexion de base de datos en Dreamweaver. Para el desarrollo de PHP, Dreamweaver solo admite el sistema de base de datos MySQL. Otros sistemas de bases de datos, por ejemplo Microsoft Access u Oracle no son compatibles. MySQL es una aplicacion de software de origen abierto que puede descargarse de Internet de forma gratuita. La finalidad del libro es tratar de la forma mas clara posible las tareas citadas. En cuanto a la metodologia, se comienza explicando de modo sencillo los contenidos acompañandolos siempre de imagenes que hacen mas comprensible el texto. Al final de cada capitulo se presenta un conjunto de ejercicios seleccionados para afianzar el aprendizaje de las tareas.

La metodología Seis Sigma es la más implantada para el control de calidad en las empressa e instituciones actualmente. El fundamento de Seis Sigma es esencialmente el cliente. Los clientes no juzgan las compañias por medidas estadisticas, sino por la calidad de los productos y servicios desde la optica de la variacion en los mismos, entendiendo por variacion todo cambio en procesos o practicas de negocio que pueda alterar los resultados esperados por los clientes de los mismos. Por esta razon, Seis Sigma se centra inicialmente en reducir la variabilidad de los procesos, para despues incrementar su capacidad.La implementacion de Seis Sigma no se puede llevar a cabo como si fuera una herramienta mas de uso por las areas de calidad. Si realmente se busca que sea efectiva, debe ser establecida como la unica estrategia de gestion corporativa. Esto es cierto para cualquier sistema de gestion por calidad y mas aun, en el caso de Seis Sigma. Asi, todaslas actividades y tareas deben ser incluidas en esta sistematica. Asi mismo, las divisiones y fronteras entre departamentos deben difuminarse hasta desaparecer, habilitando una comunicacion fluida entre todas las areas de la empresa.Todos los procesos indirectos como facturacion, etc. deben ser incluidos tambien en el sistema, ya que, desde el punto de vista del cliente, una alta calidad en el producto no es suficiente, si en procesos colaterales se le suministra baja calidad por ejemplo, de nada sirve ofrecerle un gran producto, si luego se le envian facturas erroneas.Este libro desarrolla las herramientas seis sigma para el control de calidad a traves de Excel.

La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado la investigación y el análisis de datos orientándolo hacia determinadas técnicas especializadas englobadas bajo el nombre de Mineria de datos Data Mining. El Data Mining puede definirse como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar y tratar grandes cantidades de datos organizados segun las tecnicas de Big Data. Este libro desarrolla las tecnicas de Data Mining ilustrandolas con ejemplos tratados con el software de mineria de datos IBM SPSS Modeler.

Los programas y políticas publicas surgen para dar respuesta a las necesidades de la población y es-tán diseñadas para aumentar el bienestar de los individuos de algún modo, por ejemplo, incrementado sus ingresos, el nivel de estudios, reduciendo las tas

Se conoce como Big Data el tratamiento y análisis de grandes cantidades de datos, cuyo tamaño hace imposible manejarlos con las herramientas de bases de datos y analíticas convencionales. La proliferacion de paginas web, aplicaciones de imagen y video, redes sociales, dispositivos moviles, apps, sensores y otros dispositivos modernos capaces de generar enormes cantidades de datos han hecho necesario el desarrollo de herramientas de Big Data para su analisis. Hablamos de un entorno absolutamente relevante para muchos aspectos, desde el analisis de fenomenos naturales como el clima o de datos sismograficos, hasta entornos como salud, seguridad o, por supuesto, el ambito empresarial.En cuanto a las herramientas de Big Data se observa un desarrollo creciente. Oracle utiliza Exadata para estos propositos, SAS utiliza Visual Analytics y otras herramientas, Microsoft utiliza Windows Azure y en codigo abierto destaca Hadoop, un framework sumamente popular en este campo que permite a las aplicaciones trabajar con enormes repositorios de datos y miles de nodos inspirado en herramientas de Google como MapReduce o Google File System. IBM utiliza Power System e IBM SPSS Modeler.

Este libro desarrolla los modelos más habituales para el trabajo en Econometría. Trata el modelo lineal de regresión múltiple con todas sus características de identificación, estimación, diagnosis y prediccion. Tambien se abordan profundamente los problemas de Autocorrelacion. Heteroscedasticidad, Multicolinealidad y Normalidad residual. Otra parte del contenido se ocupa de los modelos Logit, Probit, Tobit, recuento, censurados y de seleccion muestral. Los capitulos comienzan con breves notas teoricas relativas a su contenido y posteriormente se resuelven ejercicios practicos de aplicacion utilizando el software EVIEWS, uno de los mas habituales actualmente en el campo econometrico.

Este libro profundiza en el modelo lineal de regresión múltiple abordando todas las etapas a considerar en los modelos: Identificación, Estimación, Diagnosis y Predicción. Los capítulos comienzan con breves notas teoricas sobre su contenido y a continuacion se presentan ejercicios totalmente resueltos y comentados utilizando los programas de software mas habituales actualmente. Especial mencion merece el apartado de la diagnosis de los modelos, ya que se tratan todas las problematicas de Autocorrelacion, Heteroscedasticidad, Multicolinealidad, Normalidad, Endogeneidad, Observaciones influyentes y otros problemas.

R es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Se trata de un proyecto de software libre, resultado de la implementación GNU del clásico lenguaje científico S-Plus. R y S-Plus son, probablemente, los dos lenguajes mas utilizados en investigacion por la comunidad estadistica, siendo ademas muy populares en el campo de la investigacion biomedica, la bioinformatica y las matematicas financieras. A esto contribuye la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con finalidades especificas de calculo o grafico. En este libro se desarrolla en profundidad el lenguaje matricial de R y sus aplicaciones