Libros de estadística y probabilidad

«¿Alguna vez te has interesado por los rompecabezas y el misterio de las causas y los efectos? En este libro encontrarás respuestas que iluminarán tu camino. Además, es entretenidísimo». DANIEL KAHNE

Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edicion de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientacion practica sobre la aplicacion de los metodos estadisticos a la ciencia de datos, te indica como evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan metodos estadisticos, pero carecen de una perspectiva estadistica mas profunda. Si estas familiarizado con los lenguajes de programacion R o Python y tienes algun conocimiento de estadistica, este libro suple esas carencias de una forma practica, accesible y clara. Con este libro aprenderas: Por que el analisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Como el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Como los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Como utilizar la regresion para estimar resultados y detectar anomalias Tecnicas de clasificacion esenciales para predecir a que categorias pertenece un registro Metodos estadisticos de aprendizaje automatico que 'aprenden' a partir de los datos Metodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es cientifico investigador jefe en Amazon y tiene mas de 30 años de experiencia en estadistica y ciencia de datos. Peter Gedeck es cientifico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automatico para pronosticar propiedades de posibles futuros farmacos.

Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigacion actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de prediccion dirigido a estudiantes de economia y administracion de empresas, estadistica o ingenieria y tambien para cursos mas avanzados de doctorado en cualquier rama cientifica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el analisis y prediccion de series reales con los paquetes estadisticos mas utilizados.Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigacion actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de prediccion dirigido a estudiantes de economia y administracion de empresas, estadistica o ingenieria y tambien para cursos mas avanzados de doctorado en cualquier rama cientifica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el analisis y prediccion de series reales con los paquetes estadisticos mas utilizados.

Este manual se centra en todos los aspectos fundamentales de la Inferencia estadística, desarrollándose bajo el enfoque clásico y completándose con un capítulo introductorio al análisis estadístico bayesiano. Aunque todos los temas se tratan con gran detalle, se pone especial enfasis en el estudio de la contrastacion de hipotesis, procedimiento objetivable para seleccionar alternativas, incluyendo las aplicaciones mas habituales en las tecnicas estadisticas, tanto en el caso parametrico como en el no parametrico.

El texto Análisis de Supervivencia pretende ofrecer de manera asequible para una persona que no es especialista en Estadística una introducción a dicho análisis de datos. Será necesario estar familiarizado con las tecnicas mas basicas de la estadistica, al menos a un nivel elemental. Asi se comienza con una descripcion de la filosofia que subyace en el Analisis de Supervivencia, asi como de la descripcion del tipo de datos que trata y los conceptos basicos. En un segundo momento se pasa a analizar con detenimiento la estructuracion de los datos en tablas de vida, asi como el calculo de las funciones de supervivencia, dando un repaso a las distribuciones de probabilidad de uso mas frecuente en este tipo de Analisis. Los conceptos y las tecnicas presentados se refuerzan con ejemplos, muchos de ellos reales, tratados con el paquete estadistico SPSS, aunque se ha procurado mantener la estructura general comun a cualquiera de los paquetes estadisticos existentes.

. Eliminar biografia autor y foto . Eliminar todo en la parte inferior referente a Macro . En la parte inferior, de izquierda a derecha, poner logo con eslogan de Marcombo, redes sociales de Marcombo y codigo barras 978]84]267]2815]9 . Poner texto siguiente apaisado en la contra: Si desea conocer las herramientas teoricas indispensables para manejar con eficiencia la informacion requerida para un apropiado trabajo de investigacion, el desarrollo de proyectos especializados y la toma de decisiones, ha llegado al libro adecuado. Este manual expone los lineamientos generales de la estadistica aplicados al campo de la ingenieria. Ademas, presenta una metodologia practica basada en ejercicios desarrollados y propuestos, los cuales potenciaran el aprendizaje de los conocimientos logrados. . Adquirir nociones de estadistica y graficos descriptivos. . Aprender sobre distribuciones bidimensionales, correlacion y regresion lineal. . Conocer el analisis combinatorio, las probabilidades, las variables aleatorias, las distribuciones de probabilidad, la inferencia estadistica, entre otros. Ya sea un estudiante, un profesional de alguna carrera de ingenieria o este relacionado con el campo de la estadistica, este libro sera su aliado en todos sus proyectos.

El libro presenta una exposición, a la vez sencilla y en lo posible completa, que permite al estudiante comprender los conceptos y desarrollar las habilidades suficientes que le habilitarán para manejar con soltura y confianza los temas especificos de sus estudios, motivando y facilitando la participacion activa por parte del estudiante.Ha sido diseñado para que exista una interactuacion con el estudiante. Asi, al presentar un concepto nuevo se le brinda la oportunidad de que lo practique repetidamente a traves de Ejemplos, Cuestiones de auto-evaluacion, Ejercicios y problemas resueltos, al que se añade una coleccion de Problemas propuestos con la indicacion de sus soluciones. Con todo ello se ofrece la oportunidad de que alcance el conocimiento de la materia.Atendiendo a la naturaleza aplicada de este manual se ha tratado de evitar aquellas demostraciones que requieren prestar mas atencion a los aspectos matematicos que a los argumentos estadisticos. Por el contrario, estas no se han rehuido cuando han supuesto un ejercicio de la utilizacion de conceptos habituales, o por el caracter generico o constructivo de su enfoque.Esta segunda edicion revisada y corregida del libro mantiene todas las caracteristicas diferenciales en cuanto a didactica y al tratamiento de la materia, que le han llevado ser un texto de referencia para estudiantes y profesores. En esta nueva edicion se han corregido algunas erratas que se habian detectado en la primera edicion del libro.

El propósito de este libro es presentar una introducción a los principios estadísticos generales que serán de utilidad para cualquier estudiante, independientemente de sus campos de especialización. Ha sido diseñado para utilizarse tanto como complemento de cualquier texto estandar actual, o como libro de texto para un curso formal de estadistica.La Serie Schaum es la clave para un aprendizaje mas rapido y eficiente y para obtener mejores calificaciones. Cada capitulo presenta toda la informacion esencial en un formato facil de seguir, tema por tema, reforzando los conceptos basicos. Incluye cientos de ejemplos, problemas resueltos y ejercicios de practica que ponen a prueba las habilidades del estudiante.Esta edicion contiene nuevos ejemplos, figuras y resultados de cinco paquetes de software informatico representativos de los cientos o quizas miles de paquetes de software informatico disponibles para su uso en estadistica. La sexta edicion se apoya principalmente en MINITAB, EXCEL y STATISTIX. Los resultados de MINITAB y STATISTIX ayudan a clarificar algunos de los conceptos estadisticos que son dificiles de entender sin la ayuda de las graficas involucradas.

Se incluyen los principales tópicos de la inferencia estadística, se contemplan los conceptos de estadístico, distribuciones en el muestreo de estadísticos, verosimilitud, se expone un amplio resumen de la teoria de la estimacion y de las tecnicas estadisticas de contrastacion de hipotesis. Se completa el manual con el analisis de los contrastes mas habituales sobre media y varianza, se detallan los contrastes no parametricos mas usuales y se efectua una introduccion a las tecnicas bayesianas.

Este libro de ejercicios es el complemento idóneo al texto, también publicado por esta editorial, Fundamentos de Inferencia Estadística, y recoge una muy variada selección de ejercicios sobre los diferentes temas de la inferencia estadistica, haciendo especial hincapie en estimacion y contrastacion de hipotesis.

Este compendio de tablas estadísticas permite disponer de los valores criterio necesarios para estudiar la significación de la gran mayoría de pruebas estadísticas que se utilizan en la actualidad. Esta tercera edicion incluye nuevas tablas que permiten analizar, por ejemplo, la potencia de una prueba o la correccion de Sidak.

El único libro que necesitas para entender (y disfrutar de) la estadística.Los números están por todas partes: en el etiquetado de los alimentos, en los pronósticos del tiempo, en las redes sociales, en los anuncios No se puede escapar de ellos, pero si se puede aprender a entenderlos ¡y a que no te engañen! Este libro desmenuza los conceptos clave de la estadistica de forma accesible y divertida, para ayudarnos a comprender los numeros que nos rodean cada dia.Con explicaciones claras, ejemplos de la vida real, tablas y graficos, este libro ayuda a evaluar opciones, calcular probabilidades y tomar decisiones mas inteligentes.Aprende a interpretar estadisticas deportivas.Descifra estudios cientificos y su presentacion en los medios.Descubre trucos y estrategias para aumentar probabilidades de ganar en el juego.Entiende el papel que juegan las estadisticas en teorias conspirativas como la de la Tierra plana.Conoce casos reales donde los errores estadisticos tuvieron consecuencias dramaticas.

Este texto presenta los recursos básicos de la Estadística Descriptiva en forma teórico-práctica de un modo muy sistemático que trata de imitar una clase presencial y ejercicios resueltos con metodologia del paso a paso en todos los desarrollos. Cada capitulo se estructura en tres partes. En la primera parte se presentan los recursos teoricos que fundamentan el cuerpo de doctrina cientifica. La segunda parte consiste en una coleccion de problemas resueltos en detalle y justificacion razonada de cada paso. Se incluye, finalmente, otra coleccion totalmente paralela de problemas propuestos cuya solucion, tambien detallada, aparece al final del libro y que se resuelven utilizando el mismo metodo que el empleado para la resolucion del problema resuelto del mismo numero, lo que ayuda al alumno en la resolucion de los problemas. Presenta un gran componente practico, ya que Incluye 303 ejercicios resueltos, lo que le hace muy interesante para los nuevos planes de estudio.

Edición actualizada con nuevo prólogo del autor. El gran libro de referencia sobre el arte de la probabilidad Los seres humanos estamos obligados ser previsores. Nuestra supervivencia depende de la capacidad que tengamos para anticiparnos a lo que pueda ocurrir, sea en el ambito que sea. Y aunque pudiera parecer que la tecnologia nos lo pone cada vez mas facil, lo cierto es que vivimos ante el riesgo de ser sepultados por la cantidad de datos que recibimos a diario. Cualquier intento de procesar, organizar y asimilar toda esa informacion puede llevarnos al colapso. Nate Silver investiga como podemos distinguir el contenido relevante del que no lo es. Para ello, recurre a expertos en diversas areas de la prediccion ?desde meteorologos que pronostican huracanes, hasta analistas deportivos, jugadores de poker y gurus del mercado de valores?, y expone sus metodos mas efectivos y rigurosos. Ademas, analiza ejemplos historicos y recientes para mostrar como aplicar el pensamiento critico, el analisis estadistico y la capacidad de discernir entre todos los estimulos informativos a los que estamos expuestos, convirtiendonos asi en individuos mas precisos.

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, deep learning, survival analysis, multiple testing, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform.

Este texto elabora contenidos de matemática aplicada y estadística para un primer curso de matemáticas en grados de ciencias biosanitarias, especialmente Farmacia, si bien es aplicable a primeros cursos de otras ciencias o ingenierias. En la primera parte del libro, dedicada a la matematica aplicada, se desarrollan contenidos basicos de calculo diferencial e integral, metodos numericos y analisis de funciones de varias variables. Cada capitulo incluye una serie de ejercicios practicos con aplicaciones directas de los contenidos expuestos. La segunda parte esta dedicada a la estadistica y en ella encontraremos contenidos de estadistica descriptiva, probabilidad, variables aleatorias e inferencia estadistica. Ademas de los numerosos ejemplos que ilustran todos los conceptos teoricos, al final de cada capitulo se incluye una coleccion de ejercicios resueltos. Virgilio Gomez Rubio, doctor por la Universitat de Valencia, es profesor en la Universidad de Castilla-La Mancha (campus de Albacete). Su docencia incluye varias asignaturas en el Grado de Farmacia y en el Grado y Master de Ingeniero Industrial. Sus lineas de investigacion se centran en los metodos computacionales, estadistica espacial e inferencia bayesiana. Emilio Lopez Cano, doctor por la Universidad Rey Juan Carlos, es profesor de Estadistica en la Universidad de Castilla-La Mancha (campus de Ciudad Real). Es tambien docente en varios programas de Master en la Universidad Rey Juan Carlos, asi como en cursos de formacion en Estadistica Aplicada en la Asociacion Española para la Calidad. Sus lineas de investigacion son la optimizacion estocastica y sistemas de ayuda a la decision y las metodologias estadisticas para control y mejora de la calidad.

Se resumen los distintos aspectos de la didáctica de las nociones de azar y probabilidad para alumnos de 6 a 16 años: fenomenología del azar, perspectiva histórica del Cálculo de Probabilidades, conceptos de probabilidad, desarrollo psicológico de la intuición probabilística, consideraciones metodológicas y resumen de la teoría matemática correspondiente.

Aquest llibre segueix l'esquema bsic d'una assignatura troncal de probabilitat i estadística dels nous graus adaptats a l'Espai Europeu d'Educació Superior. El text té l'objectiu introduir l'estudiant en els conceptes bsics de la teoria de la probabilitat i l'estadística matemtica, des d'un enfocament alhora amè i rigorós. Els continguts s'estructuren en sis capítols, més un annex amb taules. Al primer capítol, que serveix d'introducció, s'hi exposen els conceptes bsics de l'estadística descriptiva. Al segon capítol es presenta la teoria axiomtica de la probabilitat i es repassen nocions de combinatòria. Les variables aleatòries i els models probabilístics més utilitzats es desenvolupen als capítols tercer i quart, respectivament. El mostreig i l'estimació es tracten al capítol cinquè. Finalment, el contrast d'hipòtesis es presenta al sisè capítol. Al final de cada capítol s'inclou una llista de problemes completament resolts.

Laestadstica descriptiva i exploratria proporciona els elements ms bsics de resum de la informaci, un objectiu fonamental en qualsevol mbit del coneixement i un pas previ per a la inferncia. Aquest text s bastant ms que un compendi de resultats; es tracta daun conjunt equilibrat i raonat dainstruments daestadstica descriptiva ilA·lustrats amb exemples, per tamb analitzats des daun punt de vista teric. Els continguts van des dels descriptius univariants i bivariants fins a les sries temporals i els nombres ndexs, sense entrar mai en procediments dainferncia. Per seguir el manual no es necessita ms bagatge matemtic que la formaci adquirida al batxillerat. Es tracta, doncs, daun llibre molt apropiat per a laestudi guiat o autnom de laestadstica descriptiva, tant en el nivell de grau com en el de postgrau, i els seus continguts sn aplicables a qualsevol branca del coneixement que utilitzi laestadstica. Xavier Bardina Simorra i Merc Farr Cervell sn professors titulars de larea daEstadstica i Investigaci Operativa del Departament de Matemtiques de la UAB, amb una mplia experincia docent. Aquest manual sorgeix de la configuraci revisada dels apunts de laassignatura daEstadstica Descriptiva de la titulaci daEstadstica que tots dos han impartit. Els interessos de recerca dels autors sahan centrat en la probabilitat i els processos estocstics.