Aprendizaje automático para la investigación social y del comportamiento

Los investigadores sociales y conductuales de hoy en día necesitan saber cada vez más: "¿Qué hago con todos estos datos?" Este libro proporciona las habilidades necesarias para analizar e informar grandes y complejos conjuntos de datos utilizando herramientas de aprendizaje automático, y para comprender los artículos publicados sobre aprendizaje automático. Las técnicas se demuestran utilizando datos reales (inventario de los Cinco Grandes, aprendizaje en la primera infancia y más), con un enfoque en la interacción entre el algoritmo estadístico, los datos y la teoría. También se enfatiza la identificación de la heterogeneidad, el error de medición, la regularización y los árboles de decisión. El libro cubre los principios básicos, así como una gama de métodos para analizar datos univariados y multivariados (análisis factorial, modelos de ecuaciones estructurales y modelos de efectos mixtos). También se aborda el análisis de datos de texto y de redes sociales. Las secciones "Tiempo y recursos computacionales" al final de cada capítulo incluyen discusiones de paquetes clave de R; el sitio web complementario proporciona scripts de programación de R y datos para los ejemplos del libro.


Autor: Ross Jacobucci, Kevin J. Grimm, Zhiyong Zhang
Editorial: Guilford Publications
Publicado: 11/07/2023
Páginas: 416
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.76lbs
Tamaño: 9.92h x 6.93w x 0.94d
ISBN13: 9781462552924
ISBN10: 1462552927
Categorías BISAC:
- Ciencias Sociales | Investigación
- Psicología | Estadísticas
- Educación | Estadísticas