ÍNDICE. Capítulo 1. Técnicas de segmentación. Conceptos y clasificación... 1

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1 ÍNDICE Capítulo 1. Técnicas de segmentación. Conceptos y clasificación... 1 Conceptos básicos... 1 Clasificación de las técnicas de segmentación... 1 Técnicas predictivas y descriptivas... 1 Técnicas Ad-Hoc y Post-Hoc... 2 Capítulo 2. Modelos de variable dependiente limitada. Elección discreta y recuento... 5 Modelos de variable dependiente limitada... 5 Modelos de elección discreta... 6 Modelos de elección discreta binaria... 7 Modelo lineal de probabilidad... 7 Modelos Probit y Logit... 9 Modelos de elección múltiple Modelo Logit Multinomial Modelo Logit Condicional Modelo Logit Anidado Modelo Probit Multinomial Modelo Logit y Probit Ordenados Modelos de datos de recuento Modelo de Regresión de Poisson Modelo de Regresión de Binomial Negativa Modelo de Regresión Exponencial Modelo de Regresión Normal SPSS y los modelos de variable dependiente limitada SPSS y la regresión logística binaria SPSS y el modelo Probit SPSS y el modelo Logit multinomial SAS y los modelos de variable dependiente limitada SAS y la regresión logística. PROC LOGISTIC SAS y el modelo Probit: Procedimiento PROBIT Modelos de variable dependiente limitada con Eviews: MLP, Logit y Probit. 56 Modelos de variable dependiente limitada con STATA: Logit y Probit STATGRAPHICS y los modelos de variable dependiente limitada STATGRAPHICS y el modelo de regresión logística STATGRAPHICS y el modelo Probit... 69

2 VI Índice Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner El nodo Regresión: Modelos de elección discreta Logit y Probit Modelos de recuento con Eviews: Poisson, binomial negativa y exponencial Modelo de Poisson con STATA Modelo de Poisson con STATGRAPHICS Capítulo 3. Modelos censurados, truncados, de selección muestral y de duración Modelos censurados: El modelo Tobit Interpretación de los coeficientes en el modelo Tobit Efectos parciales en el modelo Tobit Modelo Tobit con censura en los datos Estimación máximo verosímil (MV) del modelo Tobit censurado Estimación por mínimos cuadrados en dos etapas del modelo Tobit censurado 91 Selección muestral: modelos truncados Estimación del modelo Tobit truncado Efectos parciales en el modelo Tobit truncado Estimación máximo verosímil (MV) del modelo Tobit truncado Estimación por el método de Amemiya en dos etapas Corrección de la selección muestral: Estimación bietápica de Heckman o Heckit. 95 Modelos de duración, fallos y supervivencia Tablas de vida Estimaciones paramétricas y no paramétricas de la función de supervivencia Modelos de regresión con datos de vida Modelo de supervivencia de Cox SAS y el modelo Tobit de regresión censurada: Procedimiento LIFEREG SAS y el modelo de supervivencia no paramétrico: Procedimiento LIFETEST. 105 SAS y el modelo de supervivencia de Cox: Procedimiento PHREG Modelos Tobit censurado y truncado con Eviews. Método de Heckman y Ratio de Mills Modelos Tobit censurado y truncado con STATA. Método de Heckman y Ratio de Mills SPSS y los modelos de duración y supervivencia Procedimiento Tablas de mortalidad Estimaciones no paramétricas de la función de supervivencia. Procedimiento Kaplan-Meier Regresión de Cox y covariable dependiente del tiempo STATGRAPHICS y los modelos de duración y supervivencia

3 Técnicas de segmentación. Conceptos, herramientas y aplicaciones VII Estimaciones no paramétricas de la función de supervivencia. Tablas de vida Estimaciones paramétricas de la función de supervivencia Modelos de regresión con datos de vida Capítulo 4. Segmentación Ad-Hoc. Árboles de decisión Los árboles de decisión como técnica predictiva de segmentación Características de los árboles de decisión Tipos de árboles de decisión Árboles CHAID Árboles CART Árboles QUEST Árboles de decisión con SPSS Creación de un árbol de decisión. Método CHAID Métodos CRT y QUEST. Poda de árboles Árboles de decisión con Enterprise Miner. Nodo TREE Entrenamiento interactivo (Interactive Training) Creación de reglas Capítulo 5. Segmentación Ad-Hoc. Modelo discriminante El modelo de análisis discriminante como técnica de clasificación y segmentación Hipótesis en el modelo discriminante Estimación del modelo discriminante Contrastes de significación en el modelo discriminante Selección de variables discriminantes Interpretación de la función discriminante Clasificación de los individuos Análisis discriminante canónico SPSS y el análisis discriminante SAS y el análisis discriminante: Procedimiento DISCRIM Ejemplo de análisis discriminante con SAS SAS y el análisis discriminante canónico: Procedimiento CANDISC Ejemplo de análisis discriminante canónico SAS y el análisis discriminante paso a paso: Procedimiento STEPDISC y ejemplo práctico Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales con el nodo Two Stage Model de SAS Enterprise Miner Probabilidad de pertenencia a un segmento Análisis discriminante con STATGRAPHICS

4 VIII Índice Capítulo 6. Segmentación Post-Hoc. Clustering y redes neuronales El análisis cluster como técnica de clasificación y segmentación Medidas de similitud Técnicas en el análisis cluster Clusters jerárquicos, secuenciales, aglomerativos y exclusivos (S.A.H.N). 284 El dendograma en el análisis cluster jerárquico Análisis cluster no jerárquico SPSS y el análisis cluster jerárquico SPSS y el análisis cluster no jerárquico SAS y el análisis cluster jerárquico Procedimiento ACECLUS Procedimiento CLUSTER Procedimiento TREE SAS y el análisis cluster no jerárquico STATGRAPHICS y el análisis cluster Análisis cluster con Enterprise Miner. El nodo Clustering Análisis cluster con redes neuronales: Nodo Som/Kohonen Capítulo 7. Escalamiento multidimensional Escalamiento multidimensional Tipos de escalamiento multidimensional Modelo de escalamiento métrico Escalamiento métrico con SPSS Escalamiento métrico con SAS Modelos de escalamiento no métrico Escalamiento no métrico con SPSS Escalamiento no métrico con SAS Modelo de escalamiento de diferencias individuales (INDSCAL) Escalamiento de diferencias individuales INDSCAL con SPSS Modelo de escalamiento desdoblado (unfolding) Escalamiento desdoblado (unfolding) con SPSS Modelo de escalamiento con replicación Modelos GEMSCAL e IDIOSCAL Modelos para matrices asimétricas Modelo ASCAL Modelo AINDS Ejemplo de modelo PROXCAL con SPSS

5 Técnicas de segmentación. Conceptos, herramientas y aplicaciones IX Capítulo 8. Análisis de correspondencias Análisis de correspondencias Análisis de correspondencias simples ACS Análisis de correspondencias múltiples ACM Análisis de correspondencias simples con SPSS Análisis de correspondencias múltiples con SPSS Análisis de correspondencias en SAS. Procedimiento CORRESP Ejemplo de análisis de correspondencias simple en SAS Ejemplo de análisis de correspondencias multiple en SAS Capítulo 9. Análisis conjunto Introducción al análisis conjunto Análisis conjunto en el esquema de métodos de reducción de la dimensión Módulo Categorías de SPSS y procedimientos de reducción de la dimensión Fases del análisis conjunto según el método del perfil completo: Procedimiento CONJOINT Estructura del procedimiento CONJOINT de SPSS Ejemplo de análisis conjunto con SPSS Generación del diseño ortogonal: ORTHOPLAN Configuración del número de tarjetas de estímulos a generar Preparación de las tarjetas de estímulos: PLANCARDS Recogida de los datos Análisis de las preferencias mediante el análisis conjunto: CONJOINT 464 Interpretación de las salidas del análisis conjunto Capítulo 10. Ecuaciones estructurales Modelización con ecuaciones estructurales Definición de las variables en un modelo de estructura de la covarianza Tipología de modelos de estructura de la covarianza LISREL y el modelo de ecuaciones estructurales Modelo de análisis factorial confirmatorio. Identificación, estimación y diagnosis Identificación del modelo Estimación del modelo Diagnosis o ajuste del modelo Especificación del modelo Modelo de estructura de la covarianza Especificación del modelo de medida Especificación del modelo estructural Modelo general de estructura de la covarianza

6 X Índice Etapas de la modelización Especificación del modelo Identificación del modelo Estimación de los parámetros Diagnosis o ajuste del modelo Interpretación del modelo Reespecificación del modelo Modelos estructurales con SAS. PROC CALIS