| LEADER |
018020a a2000385 4500 |
| 001 |
Odilo00052377 |
| 003 |
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| 005 |
20150204043147.0 |
| 006 |
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| 007 |
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| 008 |
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| 020 |
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|a 9788490120590
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| 028 |
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|a 0VI0300
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| 037 |
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|b Universidad de Salamanca
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| 041 |
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|a spa
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| 090 |
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|l https://covers.odilo.io/publicms/OdiloPlace_E8083/978_84_9012_059_0.jpg
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| 099 |
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|h https://covers.odilo.io/publicms/OdiloPlace_E8083/978_84_9012_059_0_225x318.jpg
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| 100 |
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|a PINZÓN S., Luz Mary
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| 245 |
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|a Biplot consenso para análisis de tablas múltiples
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| 250 |
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|a 1
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| 256 |
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|a PDF
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| 260 |
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|a Salamanca
|b Universidad de Salamanca
|c 2012
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| 263 |
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|a 20120606
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| 264 |
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|c 2012
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| 300 |
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|a 1
|f piece
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| 300 |
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|a 210
|f pages
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| 365 |
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|a 04
|b 2.4711
|c EUR
|h 2.99
|j ES
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| 365 |
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|b 3.11
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| 365 |
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|b 3.11
|c USD
|h 3.11
|j US
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| 365 |
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|b 1917.14
|c CLP
|h 2281.40
|j CL
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| 520 |
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|a Cada día es más frecuente encontrar en la práctica situaciones donde se cuenta con varias matrices de datos producidas por ocasiones o grupos. Para cada tabla es posible tener variables diferentes medidas sobre el mismo conjunto de individuos, las mismas variables medidas sobre individuos diferentes ó, las mismas variables medidas sobre los mismos individuos en ocasiones diferentes o situaciones experimentales (denominados datos de tres vías o cúbicos). En esta tesis centraremos nuestra atención en el caso donde las diferentes tablas tienen un conjunto común de variables y en particular cuando los mismos individuos y variables están medidos a través de todas las ocasiones o situaciones experimentales.
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| 521 |
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|a General/trade
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| 540 |
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|a 01
|b ES
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| 650 |
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|a Mathematics / General
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| 856 |
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|z Texto completo en Odilo
|u https://uloyola.odilotk.es/opac?id=00052377
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