Formas y geometría de rango superior

El contenido de este libro incorpora, por un lado, aspectos de la descomposición de series temporales en componentes de tendencia, estacionalidad e irregular y, por otro, desarrolla la metodología Box-Jenkins de series temporales incluyendo modelos ARIMA y funciones de transferencia. Se presentan aplicaciones de interés en el área cuantitativa de la investigación de mercados y el mundo empresarial. Introducción Descomposición de series temporales Modelización y predicción de series temporales: aplicaciones en el Marketing Alisados o smoothing Funciones de transferencia Bibliografía

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) has been created for publications of advanced studies in neutrosophy, neutrosophic set, neutrosophic logic, neutrosophic probability, neutrosophic statistics, neutrosophic approaches to machine learning etc. and their applications in any field. "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosó-ficos para el aprendizaje automático, etc. y sus...

Poincaré decía que el verdadero método para prever el futuro de las Matemáticas consistía en estudiar su pasado y su estado actual. Así, tras un prólogo que se pregunta hacia dónde se dirigen las Matemáticas, este libro presenta dos capítulos de Historia de las Matemáticas que muestran pistas sobre la proyección futura de la evolución del conocimiento matemático. Los dos capítulos siguientes (Geometría Algorítmica e Inteligencia Artificial) se dedican a ramas que aportan una visión actual, en relación con otras ciencias, y abren caminos de investigación donde las...

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutro-sóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo.