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 libro contiene temas de estadística matemática que han sido impartidos durante más de 35 años en los estudios de Matemáticas de la Universidad de Extremadura (España). Dichos contenidos han sido ampliados con otros temas de interes, incluyendo alguna investigacion original del autor. El libro hace uso de un lenguaje matematicamente riguroso, basado en la teoria de la medida, pero procura mantener, mediante observaciones explicativas, la idea intuitiva y la interpretacion estadistica de los conceptos y resultados presentados.Cada capitulo incluye una relacion de problemas, de los cuales, en algunos casos, se facilita la solucion o, al menos, alguna indicacion. En consecuencia, el lector destinatario deberia ser un estudiante universitario de grado o posgrado que haya cursado, como minimo, los contenidos de los dos primeros cursos del Grado en Matematicas o una formacion equivalente.

Los recientes avances en Ciencias de la Computación y en Ciencias de la Decisión han consolidado el papel de la Estadística como disciplina clave para extraer conocimiento de los datos, dando origen a lo que hoy conocemos como Ciencia de Datos. Los estudiantes universitarios actuales se enfrentaran a un mercado laboral que demanda, con creciente intensidad, habilidades como: identificar fraudes en transacciones con tarjetas de credito, predecir la demanda de productos, optimizar rutas de distribucion, gestionar inventarios con precision, ajustar dinamicamente precios segun el perfil del cliente y las condiciones del mercado, simular escenarios economicos, discernir preferencias del consumidor y, en general, tomar cientificamente decisiones en situaciones complejas. Estadistica y Ciencia de Datos con R se plantea como una guia practica y estructurada para iniciarse en el analisis de datos con R, uno de los lenguajes de programacion mas utilizados tanto en el ambito academico como profesional. Combina la teoria estadistica con ejemplos practicos en R, facilitando un aprendizaje progresivo y riguroso. Es idoneo para grados universitarios y cursos especializados en Estadistica, Ciencia de Datos, Economia Aplicada o Metodos Cuantitativos, ayudando a los docentes a estructurar sus clases en torno a problemas reales y a la enseñanza de la programacion estadistica desde sus fundamentos

El gran potencial de los métodos estadísticos se ve limitado, en muchas ocasiones, porque no se utilizan correctamente, debido casi siempre, a la falta de esa conexión entre la explicación del método y su utilizacion en problemas reales. En este texto se incluye la aplicacion de metodos de estadistica avanzada a datos reales o datos que podrian llegar a serlo, lo que llamamos nonfiction problems. Otra particularidad de este libro es que esta dividido en cuatro grandes areas de conocimiento: arqueologia y paleontologia; biologia y ciencias ambientales; ciencias de la salud; asi como economia y ciencias sociales, lo que da cuenta de la variedad de temas tratados y su aplicacion en distintos ambitos.

El gran potencial de los Metodos Estadísticos se ve limitado, en muchas ocasiones, porque no se utilizan correctamente, debido, casi siempre, a que falta esa conexión entre la explicación del metodo y su utilizacion en problemas reales. En este texto se incluye la aplicacion de metodos de Estadiistica Basica a datos reales o datos que podrian llegar a serlo (lo que llamamos, 'nonfiction problems'). Esta dividido en cinco grandes areas de conocimiento: Arqueologiia y Paleontologiia, Biologiia y Ciencias Ambientales, Ciencias de la Salud, Economiia y Ciencias Sociales, e Ingenieriia, dando idea de la gran variedad de campos de aplicacion del libro.

Un viaje privilegiado que revela cómo los maestros del riesgo moldean el mundo moderno «Una lectura cautivadora y reveladora que analiza la capacidad de asumir riesgos y cómo esta se aplica a las inv

Llevo más de diez años haciendo docencia de estadística y, entre mis referencias básicas, he tenido siempre un par de libros:Ejercicios de cálculo de probabilidades, de Hermenegildo Fernández- Abascal y otros, publicado per Ariel Matematica;y La estadistica: una orquesta hecha instrumento, de Jaime Llopis Perez (que fue profesor mio en la Facultad de Matematicas de la Universidad de Barcelona), publicado por Ariel Ciencia. Despues de un tiempo recomendando estos dos libros curso tras curso, una estudiantemehizo ver que ya no estaban a la venta, sino que estaban descatalogados. De hecho, la editorial Ariel desaparecio hace ya algunos años. Fue entonces cuando decidi transformar mi experiencia, y la de los compañeros que me acompañan en este viaje, en un libro. El libro esta pensado como un material de referencia basico para una asignatura de probabilidad y estadistica, que a su vez sea completo, ameno y riguroso. Contiene las demostraciones que a veces no hay tiempo de presentar en el aula, ilustraciones que ayudan a entender los conceptos que se exponen y tambien una lista extensa de problemas resueltos de principio a fin. Este libro, en su segunda edicion, es fruto del esfuerzo de sus autores. Pero seria injusto no citar, de forma explicita, a Sergi Arruga Cantalapiedra y a

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.

Many modelling and control of two link flexible manipulators are presented in this book The lumped parameter modelling method and the assumed modes method modelling are reviewed comprehensively The book also reviews the trajectory tracking problem and tip trajectory tracking problem along with the suppression of tip deflection of the links An exponential time varying signal and a chaotic signal are considered as the desired trajectories The identical non identical slave manipulator is synchronised with the controlled master manipulator so that the slave manipulator indirectly follows the desired manipulator

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

Mathematical Engineering of Deep Learning provides a complete and concise overview of deep learning using the language of mathematics The book provides a self contained background on machine learning and optimization algorithms and progresses through the key ideas of deep learning These ideas and architectures include deep neural networks convolutional models recurrent models long short term memory the attention mechanism transformers variational auto encoders diffusion models generative adversarial networks reinforcement learning and graph neural networks Concepts are presented using simple mathematical equations together with a concise description of relevant tricks of the trade The content is the foundation for state of the art artificial intelligence applications involving images sound large language models and other domains The focus is on the basic mathematical description of algorithms and methods and does not require computer programming The presentation is also agnostic to neuroscientific relationships historical perspectives and theoretical research The benefit of such a concise approach is that a mathematically equipped reader can quickly grasp the essence of deep learning Key features A perfect summary of deep learning not tied to

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).