Formalmente, la aplicacion de todo modelo predictivo debe superar las fases de identificacion objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimacion (proceso de calculo de los parametros del modelo elegido para los datos en la fase de identificacion), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y prediccion (proceso de utilizacion del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre los modelos predictivos todos los tipos de regresion, analisis de la varianza y la covarianza, analisis de series temporales, modelos de optimizacion, etc. Todas estos modelos se estudiaran a lo largo de este libro, tanto teoricamente como con aplicaciones con EXCEL. Se presentan ejercicios resueltos para todos los capitulos con el software EXCEL, uno de los mayor disponibilidad en el mercado para el trabajo con modelos. Es de destacar que pueden utilizarse las versiones de EXCEL 2019, 2016, 2013, 2010 y 2007
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