Técnicas de taxonomía numérica

Smart es un resumen y compilación de los más recientes descubrimientos científicos en: Astronomía, Tecnología, Computación Cuántica, Inteligencia Artificial, Física, Química, Nuevos Materiales, Transporte, Premios Nobel, Medio Ambiente, Medicina, Robótica, Arqueología, Dinosaurios, Fósiles, Patrimonio de la Humanidad, Nuevas Especies, etc. Smart es un libro para niños y adultos, una obra que va a ayudar a entender el trabajo miles de científicos de manera didáctica y agradable. Smart va a motivar al lector a investigar sobre sus temas de interés e inspirar nuevas generaciones...

"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...

Este libro es una aproximación intuitiva y rigurosa a los procedimientos que ofrece la Geoestadística Lineal para realizar estimaciones en contextos espaciales. Contiene cuatro partes bien diferenciadas: en la primera se ponen de manifiesto las consecuencias de utilizar los procedimientos inferenciales clásicos con observaciones georreferenciadas; la segunda se dedica a la captación de la estructura de dependencia espacial del fenómeno regionalizado objeto de estudio a través de covariogramas y/o semivariogramas; la tercera estudia los diferentes procedimientos de estimación krigeada...

Esta obra incluye los siguientes criterios: 1) Lograr el maximo rigor de los conceptos y objetivos de cada tema tratado. 2) Ante todo, dejar Establecidos los conceptos de naturaleza Estadistica y, seguidamente, los recursos matematicos necesarios para el fin propuesto, siempre como forma de expresion o metodo de prueba. 3) Cubrir lo que de un modo general puede considerarse como una introduccion a los problemas de Estadistica.