Libros de estadística y probabilidad, página 2 de 49

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

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.

En este manual se presentan los principales contenidos teóricos y prácticos de un curso de Inferencia Estadística e Introducción a la Econometría como los que se imparten en los grados de Administracion y Direccion de Empresas y Finanzas y Contabilidad, e

Combinando la visión de un experto con el entusiasmo lúdico de un aficionado, ‘El arte de la estadística’ es la guía definitiva de la estadística que necesitamos.La guía definitiva del pensamiento es

Spatial Data Science introduces fundamental aspects of spatial data that every data scientist should know before they start working with spatial data. These aspects include how geometries are represented, coordinate reference systems (projections, datums), the fact that the Earth is round and its consequences for analysis, and how attributes of geometries can relate to geometries. In the second part of the book, these concepts are illustrated with data science examples using the R language. In the third part, statistical modelling approaches are demonstrated using real world data examples. After reading this book, the reader will be well equipped to avoid a number of major spatial data analysis errors.

La estadística descriptiva tiene por objeto describir y analizar un determinado conjunto de datos sin pretender sacar conclusiones de tipo más general. Proporciona un resumen de las medidas que caracterizan los datos junto con una imagen grafica de su distribucion.

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 objetivo básico de la estadística (al menos hasta el que vamos a llegar en nuestro análisis) es el de predecir los valores y distribuciones de variables aleatorias y contrastar relaciones entre ellas. En los capitulos anteriores nos hemos dotado de los recursos matematicos necesarios para nuestro objetivo. Veremos en este los fundamentos en los que se basa la construccion de los metodos estadisticos.

Este libro ha sido preparado tras la experiencia de los autores durante varios cursos impartiendo la materia en distintos grados de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Zaragoza, con el objetivo de ayudar al estudiantado a reforzar la materia teorica y consolidar la aplicacion de tecnicas y procedimientos aprendidos desde una optica practica, utilizando R Commander.Las tecnicas tanto descriptivas como inferenciales que se presentan se aplican a conjuntos de datos disponibles para que el lector practique con las mismas. Cada uno de los capitulos incluye multitud de ejemplos y ejercicios resueltos con R Commander, mostrandose la secuencia de menus para obtenerlos, asi como las salidas que el programa produce cuando se solicitan las tecnicas y que se explican con detalle.El texto esta dirigido, en primer lugar, al alumnado de la Facultad de Economia y Empresa que siguiendo cursos de Estadistica deba utilizar la herramienta R Commander.El libro comienza con un capitulo de introduccion que contiene informacion basica sobre el programa R, la interfaz R Commander, asi como la forma de trabajar con el programa, tanto en sus estructuras como con conjuntos de datos.

This textbook tackles the problem of formulating AI systems by combining probabilistic modeling and deep learning Moreover it goes beyond typical predictive modeling and brings together supervised learning and unsupervised learning The resulting paradigm called deep generative modeling utilizes the generative perspective on perceiving the surrounding world It assumes that each phenomenon is driven by an underlying generative process that defines a joint distribution over random variables and their stochastic interactions i e how events occur and in what order The adjective deep comes from the fact that the distribution is parameterized using deep neural networks There are two distinct traits of deep generative modeling First the application of deep neural networks allows rich and flexible parameterization of distributions Second the principled manner of modeling stochastic dependencies using probability theory ensures rigorous formulation and prevents potential flaws in reasoning Moreover probability theory provides a unified framework where the likelihood function plays a crucial role in quantifying uncertainty and defining objective functions Deep Generative Modeling is designed to appeal to curious students engineers and researchers with a mode

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.

La Perspectiva iberoamericana en derechos humanos y sistema penal, hace un breve acercamiento y no por ello menos riguroso, sobre la forma en la que el sistema mundial se ha transformado, exigiendo con ello respuestas multiples del derecho penal desde diferentes perspectivas. Hoy por hoy, verbigratia, el cambio climatico, la contaminacion ambiental, los problemas derivados de la extraccion de recursos naturales, estan en la agenda publica mundial y el centro de preocupacion esta, no solo en la proteccion efectiva de los derechos humanos, sino en la supervivencia misma en el orden planetario.

A brilliant account of how models are so often abused and of how they should be used' John KayHow do mathematical models shape our world - and how can we harness their power for good?Models are at the centre of everything we do. Whether we use them or are simply affected by them, they act as metaphors that help us better understand the increasingly complex problems facing us in the modern world. Without models, we couldn't begin to tackle three of the major challenges facing modern society: regulation of the economy, climate change and the COVID-19 pandemic. Yet in recent years, the validity of the models we use has been hotly debated and there has been renewed awareness of the disastrous consequences when the makers and interpreters of models get things wrong.Drawing on contemporary examples from finance, climate and health policy, Erica Thompson explores what models are, why we need them, how they work and what happens when they go wrong. This is not a book that argues we should do away with models, but rather, that we need to properly understand how they are constructed - and how some of the assumptions that underlie the models we use can have significant unintended consequences. Unexpectedly humorous, thought-provoking and passionate, this is essential reading for everyone.