Libros de estadística y probabilidad, página 3 de 49

Explanatory Model Analysis Explore Explain and Examine Predictive Models is a set of methods and tools designed to build better predictive models and to monitor their behaviour in a changing environment Today the true bottleneck in predictive modelling is neither the lack of data nor the lack of computational power nor inadequate algorithms nor the lack of flexible models It is the lack of tools for model exploration extraction of relationships learned by the model model explanation understanding the key factors influencing model decisions and model examination identification of model weaknesses and evaluation of model s performance This book presents a collection of model agnostic methods that may be used for any black box model together with real world applications to classification and regression problems

Aquest llibre esta pensat com un material de referència basic per a una assignatura de probabilitat i estadística, que alhora sigui complet, amè i rigurós Conté les demostracions que a vegades no hi ha temps de presentar a l'aula, il lustracions que ajuden a e n tendre els conceptes que s'hi exposen i també una llista extensa de problemes resolts de principi a fi.

En el contexto de la sociedad actual de la información los datos no estructurados toman especial relevancia. El extraer información relevante de opiniones volcadas en páginas web resulta de encuestas a usuarios de hoteles, restaurantes, centros comerciales, centros docentes, etc. Influyen de forma decisiva en las orientaciones comerciales de los mismos. En suma, aquellos registros de informacion textual donde el tratamiento de los mismos de forma manual resulta en cierta forma inabordable necesitan de una herramienta de ayuda. Para conseguir ese fin existe un conjunto de paquetes del programa informatico- estadistico R que dan solucion global a las necesidades de captar y tratar la informacion relevante obtenida. Por tanto, la mineria de textos con R tiene como objetivo general facilitar la extraccion y tratamiento de informacion textual para la investigacion, siendo herramientas estadisticas de mineria de datos las que completan el proceso.

Este libro tiene como objetivo facilitar a los alumnos el abordaje de la asignatura de Estadística, cursada en los diferentes grados de Ingeniería adscritos a la Escuela Técnica Superior de la Universidad de Sevilla, especialmente los referidos a Ingenieria en Tecnologias Industriales, Ingenieria Civil e Ingenieria Aeroespacial. En cada capitulo se incluyen ejercicios teoricos con los que afianzar los contenidos, asi como problemas clasificados segun su nivel de dificultad y resueltos de varias formas posibles. Se pretende que el alumno sea capaz de desarrollar habilidades de analisis e intuicion para hallar soluciones por si mismo, de ahi la exhaustividad de las explicaciones que se ofrecen. Algunos capitulos contienen una seccion de material adicional, en la que se proponen temas de interes, curiosidades, problemas especiales, y conceptos avanzados.

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.

Para tomar buenas decisiones, es fundamental no olvidarnos de los datos y de su tratamiento. Esta colección de situaciones, comentadas y resueltas mediante contrastes de hipótesis paramétricos, pretende ayudar al estudiante universitario de ADE y Economia a reconocer y valorar la Estadistica, haciendo frente a diferentes situaciones de caracter profesional. Las situaciones de este libro se han contextualizado en casos posiblemente ya analizados o similares en asignaturas previas a Estadistica II. El elemento novedoso es intentar que esta asignatura pueda ser percibida como una materia integradora de materias previas, poniendo en valor metodos y tecnicas de inferencia estadistica. La obra se desarrolla con una metodologia comun a lo largo de cinco capitulos para facilitar al estudiante la adquisicion de las competencias que se le espera. Asi pues, se precisa que el estudiante realice un esfuerzo inicial para comprender el contexto planteado y el asunto que se desea comparar. Las preguntas tipo test guiaran en la resolucion de dichas situaciones. Finalmente, junto al libro se incluye una separata para el uso cotidiano durante la asignatura y para el examen, de acuerdo con el criterio del profesor. Dicha separata contiene las formulas principales y tablas para resolver los contrastes de hipotesis parametricos para dos grupos independientes o relacionados y para ANOVA de uno o dos factores con grupos independientes o relacionados.

Este texto introductorio a la estadística para estudiantes de ingeniería y ciencias cubre los temas tradicionales básicos, como estadística descriptiva, probabilidad, intervalos de confianza, pruebas

Brian Clegg was always fascinated by Isaac Asimovs classic Foundation series of books, in which the future is predicted using sophisticated mathematical modeling of human psychology and behavior. Only much later did he realize that Asimovs "psychohistory" had a real-world equivalent: game theory.Originating in the study of probabilistic gambling games that depend on a random sourcethe throw of a dice or the toss of a coingame theory soon came to be applied to human interactions: essentially, what was the best strategy to win whatever you were doing? Its mathematical techniques have been applied, with varying degrees of wisdom, to fields such as economics, evolution, and questions such as how to win a nuclear war. Clegg delves into game theorys colorful history and significant findings and shows what we can all learn from this oft-misunderstood field of study.

Handbook of Statistics: Step by Step Mathematical Solutions is a pedagogical guide that provides a practical review of the most commonly used statistical models in the social sciences. The mathematical procedures are explained step by step allowing the reader to use or apply them to solve real problems (at scientific and business level), make objective decisions based on evidence, and develop original research related to behavioral and health sciences. Likewise, the design of the contents is completely functional: all are intended to enable the student to understand and apply statistics without previous knowledge of mathematics. In addition, with the aim of promoting the use of free open access software, we explain in an illustrated way how to use JAMOVI, which is specialized in data analysis and uses the R programming language. This manual is designed for students pursuing university degrees associated with communication sciences, behavioral sciences, business and humanities.

Este manual pretende cubrir las materias habitualmente recogidas en los planes de estudio de la asignatura de Estadística de gran parte de nuestras Facultades y Escuelas. Es, por tanto , una introduccion a la Estadistica y no un texto avanzado de sus metodos y posibilidades.

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.

En este libro se desarrollan los conceptos fundamentales de la Estadística y la Probabilidad, al nivel adecuado para alumnos 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 ?2 de Pearson. Cada capitulo contiene ejemplos ilustrativos y ejercicios resueltos o propuestos.

Geostatistical Functional Data AnalysisExplore the intersection between geostatistics and functional data analysis with this insightful new referenceGeostatistical Functional Data Analysis presents a unified approach to modelling functional data when spatial and spatio-temporal correlations are present. The Editors link together the wide research areas of geostatistics and functional data analysis to provide the reader with a new area called geostatistical functional data analysis that will bring new insights and new open questions to researchers coming from both scientific fields. This book provides a complete and up-to-date account to deal with functional data that is spatially correlated, but also includes the most innovative developments in different open avenues in this field.

Este manual pretende cubrir las materias habitualmente recogidas en los planes de estudio de la asignatura de Estadística de gran parte de nuestras Facultades y Escuelas. Es, por tanto, una introduccion a la Estadistica y no un texto avanzado de sus metodos y posibilidades. Es posible que algun lector eche en falta esto o aquello, pero nos atreveriamos a apostar a que la lista de carencias no llega mas alla. Creemos tambien que el lector encontrara aqui los fundamentos necesarios para ampliar sus horizontes estadisticos, si asi lo desea, con una base suficientemente amplia y solida. Es evidente que un libro no puede suplantar la figura del profesor en el proceso de aprendizaje, pero hemos procurado que, pese a sus relativa brevedad, este texto sea autocontenido y autoexplicado: no son necesarios sacerdotes o pitonisas para desvelar el arcano. Al contrario, esperamos que su lectura sea facil y clarificadora desde la primera hasta la ultima linea.

La finalidad de este libro es presentar el contenido para un curso de Estadística de nivel inicial-medio, pero a la vez amplio, que sirva de apoyo tanto a estudiantes universitarios como a profesionales que necesitan asentar sus conocimientos en estadisti

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 pensamiento estadístico es poderoso. Los humanos solemos anteponer los criterios emocionales a los racionales en el momento de tomar decisiones. Pero no se trata de enfrentarlos, sinó de ponderarlos y de ser capaces de dilucidar cuándo debe usarse cada uno de ellos. La estadística está ligada a las decisiones probabilísticas, a la concepción de la incertidumbre como un elemento de la naturaleza. Este libro expone algunas de las nociones originales de la estadística actual, permite hacer más comprensibles sus preceptos y, en definitiva, nos muestra cómo se ha desarrollado la disciplina a lo largo de la historia para gestionar la incerteza. Ahí radica el poder de esta ciencia, pues al fin y al cabo la vida consiste en eso, en la gestión acertada de la incerteza.

Las situaciones azarosas atraviesan la vida cotidiana y de su experiencia podemos obtener una idea intuitiva y básica de la probabilidad de ocurrencia de los fenómenos aleatorios. Formalmente, la probabilidad es el calculo matematico que evalua las posibilidades de que un suceso ocurra cuando interviene el azar. La variacion de los precios de materias primas, los tratamientos medicos, los juegos de azar, las previsiones meteorologicas, el analisis de riesgos o la estimacion de la esperanza de vida son solo algunos de los contextos, vinculados a la toma de decisiones, que requieren del calculo de probabilidades y de la estadistica. Este libro nos introduce en la probabilidad como teoria matematica, presentando distintos topicos y situaciones en los que intervienen argumentos y metodos probabilisticos. Siendo hoy uno de los campos de la matematica con mas aplicaciones, repasa su historia y la formulacion de sus principales leyes, teoremas y paradojas, vinculados a los nombres, entre otros, de Cardano, Galileo, Fermat, Pascal, Huygens, Bernoulli o Gauss, y especialmente de Laplace y Kolmogorov. Ofrece, ademas, una reflexion y una propuesta didactica orientada al profesorado y alumnado de secundaria y bachillerato para una mejor enseñanza y adquisicion de la teoria de la probabilidad.

The fundamental mathematical tools needed to understand machine learning include linear algebra, analytic geometry, matrix decompositions, vector calculus, optimization, probability and statistics. These topics are traditionally taught in disparate courses, making it hard for data science or computer science students, or professionals, to efficiently learn the mathematics. This self-contained textbook bridges the gap between mathematical and machine learning texts, introducing the mathematical concepts with a minimum of prerequisites.It uses these concepts to derive four central machine learning methods: linear regression, principal component analysis, Gaussian mixture models and support vector machines. For students and others with a mathematical background, these derivations provide a starting point to machine learning texts. For those learning the mathematics for the first time, the methods help build intuition and practical experience with applying mathematical concepts.Every chapter includes worked examples and exercises to test understanding. Programming tutorials are offered on the book's web site.