BIBLIOGRAFÍA BÁSICA · Abraira Santos, V. y Pérez de Vargas, A. (1996). Métodos Multivariantes en Bioestadística. Centro de Estudios Ramón Areces.· Crawley , M. J. (2005) Statistics: an introduction using R. Ed. John Wiley and Sons. · Everitt, B. S. (2005) An R and S-PLUS Companion to Multivariate Analysis. Ed. Springer · Guisande González, C. y Vaamonde Liste A. (2011). Tratamiento de datos con R, Statistica y SPSS. Ed. Diaz de Santos Editores. · Hair J. F., Anderson, Tatham and Black (1996). Análisis multivariante. 5ª Edición. Prentice Hall. · Martinez Almécija, Alfredo y otros (1993). Inferencia Estadística. Un enfoque clásico. Pirámide. · Peña Sánchez de Rivera, D. (1994). Estadística. Modelos y Métodos. 1. Fundamentos. Alianza Universidad Textos.
· Peña Sánchez de Rivera, D. (1999). Estadística. Modelos y Métodos. 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Alianza Universidad Textos.
· TUKEY, J.W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley · Zuur, Alain F.( 2009) A Beginner's guide to R. New York . Springer. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA · AGRESTI, A. (1996): An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley, Nueva York. · Cowpertwait, P.S.P. and Metcalfe, A. V. (2009). Introductory Time Series with R. Ed. Springer. · Maindonald, J. H. (2007) Data analysis and graphics using R : an example-based approach. Cambridge University Press. · Rousseeuw P.J., Leroy A.M. (2003) Robust regression and outlier detection John Wiley and Sons. · Sheather, S. J . (2009) A modern approach to regression with R. New York ; London : Springer. |