Libros de estadística y probabilidad, página 5 de 49

Este texto es la continuación del Cálculo de Probabilidades 1. Si allí se examinaban con detenimiento los modelos de probabilidad discretos, el análisis se extiende aquí a los modelos continuos, cuyo espacio de resultados es un subconjunto de R o de Rn. Las dificultades teoricas son en este caso superiores, pero se ha pretendido evitar el exceso de nociones abstractas y centrar el estudio en las cuestiones mas probabilisticas y de mayor utilidad practica. Nuevamente se ha hecho enfasis en la proliferacion de ejemplos y ejercicios resueltos que sirvan para ilustrar los metodos basicos. Sin embargo, tambien se incluyen, en los ultimos capitulos, desarrollos mas teoricos sobre los teoremas centrales de limite, leyes de los grandes numeros y series de variables aleatorias independientes; se cubre con ello la parte sustancial de la Teoria clasica de la Probabilidad. La trilogia sobre Probabilidad se completa con el texto de Procesos Estocasticos.

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La explosión masiva de datos ha transformado el papel de la ESTADÍSTICA en los últimos años y deberíamos adaptar la investigación y educación a estos nuevos cambios. Hemos pasado de un mundo en el que lo dificil era obtener un volumen de datos suficiente y fiable, a un mundo donde estamos inundados de ellos y con una capacidad de procesamiento mayor que nunca. Una revolucion que transformara como vivimos, trabajamos y pensamos en el mundo digitalizado en el que estamos inmersos. Tanto es asi que las grandes tendencias que van a cambiar nuestra realidad tal como la conocemos son el BIG DATA y el ANÇLISIS PREDICTIVO. Y nuestros actuales alumnos seran clave para este cercano futuro. Vamos a facilitarles la tarea! Este manual esta especialmente orientado como libro de texto en la asignatura Estadistica I, siendo su principal proposito el de proporcionar al estudiante un elemento util y eficaz de ayuda, apoyo y consulta para la comprension de los distintos temas que se imparten en la misma. Para ello se presentan los fundamentos de las herramientas estadisticas de manera que se facilite su utilizacion inteligente conociendo sus posibilidades y limitaciones. Todo ello se ha querido enfocar desde una perspectiva didactica, buscando la comprension de los conceptos teoricos a traves d

Es de sobra conocido que Leonardo da Vinci (1452-1519) fue un polímata italiano y una de las mayores mentes creativas del Renacimiento, además del creador de la Mona Lisa y de La última cena. Lo que quizas no se sepa es que Bill Gates compro por 30 millones de dolares su cuaderno de notas original, el Codice Leicester; que era ambidiestro, con tendencias paranoides y dislexico, y que era capaz de escribir del derecho con una mano mientras, simultaneamente, escribia del reves con la otra, o que invento un coche blindado, un barco volador y las lentes de contacto. Biografico Leonardo presenta una ingeniosa guia de su vida y su obra, mediante una serie de datos y cifras impactantes convertidos en atractivas imagenes que revelan al maestro que subyace tras las obras maestras.

La presencia de incertidumbre en la mayoría de las situaciones reales requiere de modelos basados en la Teoría de la Probabilidad que permitan manejarlos con rigor. En esta línea se sitúa la Simulacion Estocastica, a la que se dedica este texto y que trata de la representacion de sistemas cuya actividad se compone de elementos aleatorios interconectados. Asignaturas basadas en esta materia ya estan muy consolidadas en la Facultad de Matematicas de la UCM, en cuya docencia han estado implicados los autores, lo que les ha permitido conocer de primera mano las necesidades de aprendizaje de los alumnos.

Métodos probabilísticos y Optimización es una introducción al Cálculo de probabilidades, la Estadística paramétrica y los Métodos de optimización que subraya las aplicaciones de la probabilidad de la Ciencia de los computadores y la Teoria de la informacion, que tambien sirve como introduccion a los Procesos estocasticos o las Redes bayesianas.Su estilo es sencillo y directo, ofreciendo una reflexion sobre los aspectos fundamentales de cada una de las disciplinas que trata con el fin de servir de cimiento solido para ampliaciones posteriores del estudio.Es un texto especialmente adecuado para los estudiantes de Ingenieria electrica e Informatica.

This book introduces the main theoretical findings related to copulas and shows how statistical modeling of multivariate continuous distributions using copulas can be carried out in the R statistical environment with the package copula (among others). Copulas are multivariate distribution functions with standard uniform univariate margins. They are increasingly applied to modeling dependence among random variables in fields such as risk management, actuarial science, insurance, finance, engineering, hydrology, climatology, and meteorology, to name a few.In the spirit of the Use R! series, each chapter combines key theoretical definitions or results with illustrations in R. Aimed at statisticians, actuaries, risk managers, engineers and environmental scientists wanting to learn about the theory and practice of copula modeling using R without an overwhelming amount of mathematics, the book can also be used for teaching a course on copula modeling.

Since the beginning of my unceasing activity as a teacher determined in providing students and biomedical professionals a clear conception of an abstract discipline, usually considered inaccessible due to the mathematical basis that supports it, I caressed the project of editing a few pages in which, without a single equation, I would be able to convey the philosophical contents of the Statistical Method as a irreplaceable weapon in the struggle of the researcher against Life's variability.Many years have had pass until this project could acquire the form of reality that today, with the humility of whom presents a small job, but well meditated, I submit to the consideration of those that with it will be able, by means of a purely conceptual knowledge of the Method, to love Biostatistics a little more.

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El presente manual es un texto de estadística básica enfocado al mundo criminológico. Para ello, se ha puesto especial interés en incorporar datos, ejemplos y casos basados en situaciones reales del ambito de la Criminologia. Cuando el caso practico lo re

Este libro recoge las ponencias presentadas en el IX Congreso Internacional de Historia de la Estadística y de la Probabilidad. Reúne las aportaciones sobre la Historia de la Probabilidad desde sus inicios: estudios sobre Cardano, Nicolas Bernoulli, s'Gravesande, John Graunt, etc.; otros trabajos que dotan de cuerpo a la Historia de la Estadistica en España: Ramon de la Serna, la creacion de la Comision de Estadistica General del Reino en 1856, etc. Algunos capitulos de este libro tratan de la genesis de la Estadistica oficial, otros muestran la importancia de la Estadistica relacionada con la Economia, Medicina, Ciencia actual, Biologia, Econometria, etc. Se incluyen, ademas, estudios sobre tablas de mortalidad, la relacion entre fiscalidad y probabilidad y se completa con interesantes analisis sobre las loterias, las rentas vitalicias y seguros de vida.

HISTORIA DE UNA DECISION es un libro del autor RUIZ DE LA RUA, FRANCISCO editado por UNIVERSIDAD DE MALAGA. HISTORIA DE UNA DECISION tiene un código de ISBN 84-17449-50-7, de la colección GENERAL.

El propósito de este libro es actualizar el trabajo titulado Los Inicios de la Teoría de la Probabilidad: siglos XVI y XVII, que fue publicado por Mary Sol de Mora en 1989. Se ha tratado de presentar una seleccion, comentada, de los primeros textos editados existentes sobre Teoria de la Probabilidad y de la Inferencia Estadistica, e incorporar la traduccion al castellano de algun texto mas que ahora si se encuentra disponible. Constituye el material necesario para un curso de Historia de la Probabilidad y la Estadistica. De algunos autores, ante la imposibilidad de incluir la traduccion, se ha introducido solo su biografia y un comentario sobre sus contribuciones al tema. Dos aspectos en este texto merecen destacarse: el primero, que se incluye tambien el nacimiento de la aproximacion bayesiana y el segundo, que seguimos pensando que, como en otros campos, lo mejor de los clasicos es leerlos, y se ha hecho un gran esfuerzo para reunir sus textos en la version mas fidedigna posible.

Texto básico para la asignatura de Inferencia estadística del Grado de Economía. LOs autores han desarrollado el libro de manera que, si bien el lector debe de tener unos conocimientos previos de estadistica y calculo de probabilidades, no utilizan una herramienta matematica muy elevada. En algunas ocasiones han prescindido de demostraciones que podrian resultar engorrosas para los fines que se pretende conseguir, sin que esto suponga una perdida de rigor en la obra.

De ahí que hayamos prescindido de prolijas demostraciones y hayamos procurado la mayor claridad y sencillez de las explicaciones, ayudándonos de ejemplos y expresiones gráficas. Hemos recurrido a la ayuda de la tecnica informatica para aliviar a profesores y alumnos de enojosos calculos. Por eso hemos incorporado una serie de programas informaticos que van en un CD-ROM adjunto. Nuestra intencion pedagogica nos ha llevado a confeccionar los programas informaticos con abundantes etapas intermedias, que el alumno puede obtener y comprobar, paso a paso, porque van explicitadas en los titulos de cada resultado y en explicaciones pertinentes. Tambien las instrucciones para el uso de esos programas informaticos debian ser claras y explicitas. Por eso hemos incluido en el mismo CD-ROM ficheros para el correcto uso de los programas. Incluso se ha dedicado la leccion 16 del texto a explicar el uso de esos programas. Con ese fin las graficas de todas las pantallas de "salidas de ordenador" se han presentado en esa leccion 16, a efecto de explicitar los resultados ofrecidos en cada pantalla.

This book is a tribute to Professor Pedro Gil, who created the Department of Statistics, OR and TM at the University of Oviedo, and a former President of the Spanish Society of Statistics and OR (SEIO). In more than eighty original contributions, it illustrates the extent to which Mathematics can help manage uncertainty, a factor that is inherent to real life. Today it goes without saying that, in order to model experiments and systems and to analyze related outcomes and data, it is necessary to consider formal ideas and develop scientific approaches and techniques for dealing with uncertainty

Kernel smoothing has greatly evolved since its inception to become an essential methodology in the Data Science tool kit for the 21st century. Its widespread adoption is due to its fundamental role for multivariate exploratory data analysis, as well as the crucial role it plays in composite solutions to complex data challenges.Multivariate Kernel Smoothing and Its Applications offers a comprehensive overview of both aspects. It begins with a thorough exposition of the approaches to achieve the two basic goals of estimating probability density functions and their derivatives. The focus then turns to the applications of these approaches to more complex data analysis goals, many with a geometric/topological flavour, such as level set estimation, clustering (unsupervised learning), principal curves, and feature significance. Other topics, while not direct applications of density (derivative) estimation but sharing many commonalities with the previous settings, include classification (supervised learning), nearest neighbour estimation, and deconvolution for data observed with error.For a Data Scientist, each chapter contains illustrative Open Data examples that are analysed by the most appropriate kernel smoothing method. The emphasis is always placed on an intuitive understanding of the data provided by the accompanying statistical visualisations. For a reader wishing to investigate further the details of their underlying statistical reasoning, a graduated exposition to a unified theoretical framework is provided. The algorithms for efficient software implementation are also discussed.

Este libro está pensado para todos aquellos (alumnos, docentes o investigadores) interesados en el diseño de muestras, cualquiera sea el campo de las ciencias sociales del que provengan (sociología, ciencia politica, geografia, economia...).Como su nombre indica esta dedicado a los errores de muestreo en encuestas probabilisticas las unicas para las que tiene sentido su calculo, pero mas en particular al asi llamado error variable, que es el que se suele calcular cuando se ofrecen resultados de las encuestas.Tras mostrar cuales son los elementos que determinan el error variable de muestreo (variabilidad de la poblacion, tamaño y diseño de la muestra) el libro se centra en el ultimo aspecto mostrando los distintos diseños existentes y el calculo del error en cada uno de ellos, desde el mas simple (aleatorio simple) a los mas complejos basados en conglomerados en diferentes etapas y con tamaños de los conglomerados desconocidos/estimados.Por ultimo se dedica especial atencion a la ponderacion (equilibrado) de la muestra, tanto para explicar como devolverla su representatividad como para mostrar el efecto que dicha ponderacion tiene sobre el error variable de muestreo.

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.