Este manual está dirigido al estudiante de las carreras universitarias de Ciencias Experimentales e Ingeniería, con el objetivo de ayudarle a reforzar su estudio y comprensión de conceptos y resultados matematicos relacionados con la Estadistica, ilustrando diversas aplicaciones de esta en su ambito...

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.

At the heart of the optimization domain are mathematical modeling of the problem and the solution methodologies The problems are becoming larger and with growing complexity Such problems are becoming cumbersome when handled by traditional optimization methods This has motivated researchers to resort to artificial intelligence AI based nature inspired solution methodologies or algorithms The Handbook of AI based Metaheuristics provides a wide ranging reference to the theoretical and mathematical formulations of metaheuristics including bio inspired swarm based socio cultural and physics based methods or algorithms their testing and validation along with detailed illustrative solutions and applications and newly devised metaheuristic algorithms This will be a valuable reference for researchers in industry and academia as well as for all Master s and PhD students working in the metaheuristics and applications domains

El contenido de este libro está orientado tanto a alumnos de grado como de máster y doctorado, sin especiales conocimientos de estadística. Abarca todos los campos de experimentación, desde agricultura, quimica o biologia, hasta los experimentos farmacologicos y ensayos clinicos tanto en medicina como en psicologia u otras ciencias. Ha sido diseñado tambien para que sirva de apoyo a investigadores en ciencias experimentales, desde la biologia hasta la psicologia, pasando por la ingenieria y las ciencias de la salud. Para comprender algunos de los conceptos es necesario contar con algunos conocimientos de estadistica. Por este motivo el libro proporciona una introduccion muy somera y orientada a lo que se va a necesitar en el resto del libro. Esto permite que el libro sea autosuficiente y no sea necesario tener al lado un libro de estadistica basica para comprender los conceptos y propiedades que se utilizan. Despues de esta introduccion motivadora y en la que no se ha querido caer en demasiados tecnicismos matematicos, viene una parte de calculo basico de tamaños de muestra. Aunque un buen diseño de experimentos llevara a un ahorro en el numero de experimentos a realizar, el calculo del tamaño de muestra es algo adicional de mucho interes para un investigador. Los modelos lineales, que incluyen la regresion y el analisis de la varianza, son los destinatarios de un diseño experimental. Por eso se introducen en el libro con un cierto detalle. La introduccion al diseño de experimentos viene cuando el libro ya esta suficientemente avanzado, aunque ya se ha ido introduciendo de modo implicito desde los primeros capitulos. Se incluye ademas un capitulo que no suele estar presente en los libros de diseño de experimentos, que es el diseño optimo de experimentos. Este tema se analiza desde la perspectiva de sus limitaciones, que pensamos que da luces para su adecuada comprension.

Estas simples ideas boas son as nosas materias primas intelectuais máis prezadas. Así comeza Bradley Efron a introdución dunha obra que presenta as ideas fundamentais do bookstrap, un método de remostraxe que revolucionou a inferencia estatistica. Concibida antes de os ordenadores poderen permitir o aproveitamento de todo o seu potenciail, a obra de Efron achega as ideas fundamentais dunha ferramenta sumamente influente para o desenvolvemento da estatistica non parametrica ao longo dos anos noventa do pasado seculo e que hoxe manten plena vixencia polo seu enorme influxo non so na estatistica, senon tamen na fisica e na computacion.

Aiming to demystify the approach it explains how to parameterize and compare models while accounting for uncertainties in data model parameters and model structures The literature offers a bewildering variety of techniques Bayesian calibration data assimilation Kalman filtering model data fusion

La mayoría de los Metodos Estadísticos habitualmente utilizados, requieren de unas suposiciones, como la normalidad de los datos, la cual habitualmente no se tiene y, lo que es peor, aunque dicha normalidad sea cercana, los resultados pueden ser muy diferentes a cuando se tiene. Por esta razon se recomienda utilizar Metodos Robustos en el analisis estadistico de los datos, metodos que son casi tan potentes como los metodos clasicos pero que no requieren de las suposiciones de estos en su aplicacion. En este libro explicamos el fundamento de estos metodos y, especialmente, como aplicarlos con el paquete estadistico gratuito R. Se incluyen, ademas, numerosos ejemplos practicos, con datos reales o con datos que podrian llegar a serlo (nonfiction problems).

Applied Statistical Modelling for Ecologists provides a gentle introduction to the essential models of applied statistics linear models generalized linear models mixed and hierarchical models All models are fit with both a likelihood and a Bayesian approach using several powerful software packages widely used in research publications JAGS NIMBLE Stan and TMB In addition the foundational method of maximum likelihood is explained in a manner that ecologists can really understand This book is the successor of the widely used Introduction to WinBUGS for Ecologists Kery Academic Press 2010 Like its parent it is extremely effective for both classroom use and self study allowing students and researchers alike to quickly learn understand and carry out a very wide range of statistical modelling tasks The examples in Applied Statistical Modelling for Ecologists come from ecology and the environmental sciences but the underlying statistical models are very widely used by scientists across many disciplines This book will be useful for anybody who needs to learn and quickly become proficient in statistical modelling with either a likelihood or a Bayesian focus and in the model fitting engines covered including the three latest packages NIMBLE Stan and T

Este libro es una puerta a la Estadística Aplicada con R. En el se explican Metodos Básicos de Estadística y se introduce al lector en el paquete estadístico gratuito R, para usuarios que no tengan ningun conocimiento previo de dicho programa. Se enseña como ejecutar dichos metodos estadisticos con R, incluyendo numerosos ejemplos practicos, con datos reales o con datos que podrian llegar a ser reales (nonfiction problems).

The book is written to be accessible and useful to those with no prior experience of Python but those who are somewhat more adept will also benefit from the more advanced material that comes later in the book This book is written in such a way that it can also serve as a selfcontained handbook for professionals working in various fields

Este libro tiene como finalidad el tratamiento de las técnicas de análisis multivariante de datos, es decir, del conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos con varias variables medidas para cada individu

En este libro se desarrollan los conceptos fundamentales de la Estadística y la Probabilidad a un nivel adecuado para los estudiantes de ingeniería de primer curso de universidad. Podemos distinguir tres grandes bloques: el primero esta dedicado a la Estadistica descriptiva e incluye un repaso de la teoria elemental de conjuntos, junto con un estudio de las medidas de centralizacion y dispersion, la covarianza y la regresion lineal; se remata este bloque con una introduccion a la combinatoria. El segundo bloque trata la teoria de probabilidades, desde el nivel mas elemental (sucesos) hasta el estudio de las variables aleatorias, tanto discretas como continuas, unidimensionales y bidimensionales, con atencion especial a los tipos mas importantes: binomial, de Poisson, geometrica, exponencial y normal. Cabe destacar la inclusion de la funcion caracteristica entre las secciones de estos capitulos. Este bloque se cierra con una version sencilla, pero suficiente, del teorema central del limite. La inferencia estadistica comprende tanto la estimacion como el contraste de hipotesis. Cobran especial relevancia aqui la distribucion de probabilidad normal, la t de Student, la F de Fisher y la X2 de Pearson. En esta segunda edicion se ha revisado el texto anterior y se ha incidido en dotar de mas ejercicios a la parte practica, de forma que los capitulos contienen una gran cantidad de ejemplos ilustrativos, asi como ejercicios resueltos paso a paso, que permiten ir conociendo la metodol

mlr3 is an award winning ecosystem of R packages that have been developed to enable state of the art machine learning capabilities in R This book gives an overview of flexible and robust machine learning methods with an emphasis on how to implement them using mlr3 in R

En la actual sociedad de los datos y la información, resulta incuestionable el papel que desempeña la estadística en cualquier rama del conocimiento humano que pretenda alcanzar un alto grado de precision en sus predicciones. Puesto que la informacion es poder y el objetivo ultimo de la estadistica es proporcionar dicha informacion, encontrar la solucion optima de cualquier problema pasa, necesariamente, por su analisis estadistico. Con el proposito de alcanzar dicho objetivo y como consecuencia de la experiencia alcanzada en la docencia de esta materia, especialmente en titulaciones de Matematicas, esta coleccion de manuales presenta el metodo estadistico basico con el rigor suficiente para ser impartido en cualquier titulacion de ciencias o ingenieria. Su estructura hace que este manual sea practicamente autosuficiente en el objetivo de asimilar los conocimientos que en el se presentan. Constan de una parte teorica, en la que se presentan los resultados a aplicar en cada tema y una gran cantidad de enunciados, detalladamente resueltos o con sus soluciones, que facilitaran el progreso del alumno en la asimilacion de contenidos y, adicionalmente, su autoevaluacion.Ruben Mullor Ibañez es licenciado en Ciencias Matematicas por la Universidad de Valencia Estudio General y doctor en Estadistica por la Universidad Politecnica de Valencia. Actualmente es profesor titular en el Departamento de Matematicas de la Universidad de Alicante. Su investigacion se centra en la estadistica aplicada a la ingenieria, fiabilidad y mantenimiento.

El objetivo de este libro es presentar las técnicas de predicción modernas basadas en el análisis de series temporales. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con las

El objetivo de este libro es presentar las técnicas de predicción modernas basadas en el análisis de series temporales. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con las series temporales o modelos econometricos que tengan relacion con las series de tiempo. Asimismo, es util para los profesionales de la Economia, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales y otras ramas cientificas en las que se aplican las tecnicas de modelizacion temporal y la prediccion. El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con series temporales, como el tratamiento de tendencias, variaciones estacionales y variaciones ciclicas y tratando los metodos deterministas de prediccion y suavizado (medias moviles, Holt-Winters, etc.). A continuacion, se abordan los metodos estocasticos de prediccion presentando el analisis univariante de series temporales a traves de los modelos ARIMA y la metodologia de Box-Jenkins, incluyendo modelos estacionales y generales con sus etapas de identificacion, estimacion, diagnosis y prediccion. Posteriormente se abordan temas mas avanzados como el analisis de la intervencion y los modelos de la funcion de transferencia. Tambien se desarrollan metodos de prediccion con series temporales a traves de redes neuronales y espacio de los estados. Representa un valor añadido fundamental el analisis detallado de las posibilidades del software R para obtener predicciones a traves de las series temporales. Se hace hincapie en los metodos de prediccion automatica que incorpora R en sus ultimas versiones. En cuanto a la metodologia docente, cada capitulo comienza con una exposicion resumida de los conceptos teoricos y posteriormente se enfoca la parte practica ilustrando cada concepto teorico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capitulos finalizan con la resolucion clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio.

Vivimos en una sociedad en la que los datos son cada vez más importantes. Cuando compramos, viajamos, vemos la televisión, navegamos por internet, utilizamos las redes sociales, etc., generamos un conjunto de datos que pueden ser de gran utilidad para el marketing, la publicidad, la empresa o la economia, si sabemos convertirlos en informacion valida para estos sectores. La estadistica descriptiva es la herramienta basica para entenderlos, resumirlos y representarlos graficamente. Este manual pretende facilitar el estudio y aprovechamiento de la asignatura Estadistica I de los grados en Economia y en Empresa y Tecnologia de la UDIMA con explicaciones detalladas, ejemplos practicos y ejercicios para poner en practica lo aprendido. Esta formado por 10 capitulos en los que se enseña al alumno, mediante el uso de tecnicas estadisticas, a reconocer los diferentes tipos de datos susceptibles de ser analizados y a resumirlos utilizando las medidas de sintesis mas apropiadas en cada caso. Ademas, se introduce al lector en la teoria elemental de probabilidades como herramienta para tomar decisiones informadas en situaciones de incertidumbre.