Libros de estadística y probabilidad, página 6 de 49

Modern apparatuses allow us to collect samples of functional data, mainly curves but also images. On the other hand, nonparametric statistics produces useful tools for standard data exploration. This book links these two fields of modern statistics by explaining how functional data can be studied through parameter-free statistical ideas. At the same time it shows how functional data can be studied through parameter-free statistical ideas, and offers an original presentation of new nonparametric statistical methods for functional data analysis.

Principles of Copula Theory explores the state of the art on copulas and provides you with the foundation to use copulas in a variety of applications. Throughout the book, historical remarks and further readings highlight active research in the field, including new results, streamlined presentations, and new proofs of old results. After covering the essentials of copula theory, the book addresses the issue of modeling dependence among components of a random vector using copulas. It then presents copulas from the point of view of measure theory, compares methods for the approximation of copulas, and discusses the Markov product for 2-copulas. The authors also examine selected families of copulas that possess appealing features from both theoretical and applied viewpoints. The book concludes with in-depth discussions on two generalizations of copulas: quasi- and semi-copulas. Although copulas are not the solution to all stochastic problems, they are an indispensable tool for understanding several problems about stochastic dependence. This book gives you the solid and formal mathematical background to apply copulas to a range of mathematical areas, such as probability, real analysis, measure theory, and algebraic structures.

Modern Directional Statistics collects important advances in methodology and theory for directional statistics over the last two decades. It provides a detailed overview and analysis of recent results that can help both researchers and practitioners. Knowledge of multivariate statistics eases the reading but is not mandatory.The field of directional statistics has received a lot of attention over the past two decades, due to new demands from domains such as life sciences or machine learning, to the availability of massive data sets requiring adapted statistical techniques, and to technological advances. This book covers important progresses in distribution theory,high-dimensional statistics, kernel density estimation, efficient inference on directional supports, and computational and graphical methods.

Este manual supone una amplia revisión de las notas de clase elaboradas por el autor para los alumnos de Estadística I, cuya docencia corresponde al Departamento de Estadística y Econometría de la Universidad de Malaga. Persigue dos objetivos. El primero, introducirles en los fundamentos teoricos y practicos de la Estadistica Descriptiva y de la Teoria de la Probabilidad, enfatizando su utilidad para una correcta formacion en el ambito socioeconomico. El segundo, proporcionarles suficiente material como para superar las pruebas de evaluacion a las que se enfrenten. Todas las lecciones incluidas cuentan con numerosos ejemplos y ejercicios resueltos y propuestos. La obra se divide en dos bloques. El primero corresponde al campo de la Estadistica Descriptiva. La leccion 1 asienta las definiciones que resultan basicas para el resto del curso e introduce al lector en los metodos y tecnicas propios del analisis univariante. El estudio de las caracteristicas de una distribucion se realiza a partir de la obtencion e interpretacion de medidas de tendencia central, de dispersion, de forma y de desigualdad. Por su parte, la leccion 2 tiene como objetivo general proporcionar las herramientas basicas para el estudio de la relacion entre dos variables. El discurso se centra en el analisis grafico, la covarianza y el coeficiente de correlacion. La leccion 3, ultima de este primer bloque, proporciona las claves necesarias para la correcta elaboracion e interpretacion de numeros indices, tanto simples como complejos, y de tasas de variacion. El segundo bloque sirve de introduccion para la materia que se aborda tanto en cursos de Inferencia Estadistica como de Econometria. En la leccion 4, se revisan los conceptos basicos de la Teoria de la Probabilidad, se aborda su definicion axiomatica y los distintos metodos de asignacion de probabilidades. Tambien se dedican lineas a la definicion de la probabilidad condicionada y a la caracterizacion de la independencia de sucesos. La leccion 5 se consagra al concepto de variable aleatoria y a todo lo que le rodea. Se introducen las nociones de funcion de densidad y de distribucion, momentos, esperanza matematica y varianza. Cuando el analisis se amplia a dos variables aleatorias, resultan fundamentales los conceptos de funcion de densidad conjunta, marginal y condicionada. Al termino de esta leccion se aborda lo relativo a la covarianza, el coeficiente de correlacion, la independencia de variables aleatorias y la linea de regresion. En las lecciones 6 y 7 se revisan las principales caracteristicas de los modelos de probabilidad aplicables a variables aleatorias discretas y continuas, respectivamente. En concreto, en la leccion 6 se describen los modelos Binomial, Poisson, Hipergeometrico y Multinomial, mientras que en la leccion 7, las distribuciones uniforme, gamma, exponencial, ji-dos, Normal, t de Student, F de Snedecor y normal bivariante.

¡Descubre la cara amable de la estadística!Esperanza de vida, tasa de siniestralidad, tablas, promedios…cada día recibimos centenares de datos estadísticos, a menudo sin tener las herramientas sufici

The first edition of this book has established itself as one of the leading references on generalized additive models (GAMs), and the only book on the topic to be introductory in nature with a wealth of practical examples and software implementation. It is self-contained, providing the necessary background in linear models, linear mixed models, and generalized linear models (GLMs), before presenting a balanced treatment of the theory and applications of GAMs and related models. The author bases his approach on a framework of penalized regression splines, and while firmly focused on the practical aspects of GAMs, discussions include fairly full explanations of the theory underlying the methods. Use of R software helps explain the theory and illustrates the practical application of the methodology. Each chapter contains an extensive set of exercises, with solutions in an appendix or in the books R data package gamair, to enable use as a course text or for self-study.

Concentration inequalities for functions of independent random variables is an area of probability theory that has witnessed a great revolution in the last few decades, and has applications in a wide variety of areas such as machine learning, statistics, discrete mathematics, and high-dimensional geometry. Roughly speaking, if a function of many independent random variables does not depend too much on any of the variables then it is concentrated in the sense that with high probability, it is close to its expected value. This book offers a host of inequalities to illustrate this rich theory in an accessible way by covering the key developments and applications in the field. The authors describe the interplay between the probabilistic structure (independence) and a variety of tools ranging from functional inequalities to transportation arguments to information theory. Applications to the study of empirical processes, random projections, random matrix theory, and threshold phenomena are also presented.A self-contained introduction to concentration inequalities, it includes a survey of concentration of sums of independent random variables, variance bounds, the entropy method, and the transportation method. Deep connections with isoperimetric problems are revealed whilst special attention is paid to applications to the supremum of empirical processes. Written by leading experts in the field and containing extensive exercise sections this book will be an invaluable resource for researchers and graduate students in mathematics, theoretical computer science, and engineering.

Este texto elabora contenidos de matemática aplicada y estadística para un primer curso de matemáticas en grados de ciencias biosanitarias, especialmente Farmacia, si bien es aplicable a primeros cursos de otras ciencias o ingenierias. En la primera parte del libro, dedicada a la matematica aplicada, se desarrollan contenidos basicos de calculo diferencial e integral, metodos numericos y analisis de funciones de varias variables. Cada capitulo incluye una serie de ejercicios practicos con aplicaciones directas de los contenidos expuestos. La segunda parte esta dedicada a la estadistica y en ella encontraremos contenidos de estadistica descriptiva, probabilidad, variables aleatorias e inferencia estadistica. Ademas de los numerosos ejemplos que ilustran todos los conceptos teoricos, al final de cada capitulo se incluye una coleccion de ejercicios resueltos. Virgilio Gomez Rubio, doctor por la Universitat de Valencia, es profesor en la Universidad de Castilla-La Mancha (campus de Albacete). Su docencia incluye varias asignaturas en el Grado de Farmacia y en el Grado y Master de Ingeniero Industrial. Sus lineas de investigacion se centran en los metodos computacionales, estadistica espacial e inferencia bayesiana. Emilio Lopez Cano, doctor por la Universidad Rey Juan Carlos, es profesor de Estadistica en la Universidad de Castilla-La Mancha (campus de Ciudad Real). Es tambien docente en varios programas de Master en la Universidad Rey Juan Carlos, asi como en cursos de formacion en Estadistica Aplicada en la Asociacion Española para la Calidad. Sus lineas de investigacion son la optimizacion estocastica y sistemas de ayuda a la decision y las metodologias estadisticas para control y mejora de la calidad.

This book is about learning from data using the Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). GAMLSS extends the Generalized Linear Models (GLMs) and Generalized Additive Models (GAMs) to accommodate large complex datasets, which are increasingly prevalent. GAMLSS allows any parametric distribution for the response variable and modelling all the parameters (location, scale and shape) of the distribution as linear or smooth functions of explanatory variables. This book provides a broad overview of GAMLSS methodology and how it is implemented in R. It includes a comprehensive collection of real data examples, integrated code, and figures to illustrate the methods, and is supplemented by a website with code, data and additional materials.

En la naturaleza y en la sociedad son más abundantes los sucesos regidos por las leyes del azar que los debidos a causas deterministas. La estadística proporciona métodos para el análisis de los datos de origen aleatorio, y por ello constituye un instrumento imprescindible en todas las áreas científico-técnicas, especialmente en el ámbito de las ciencias experimentales y sociales. Un eficaz planteamiento de la estadística exige un buen conocimiento de la probabilidad y sus aplicaciones, disciplina que permite modelar y cuantificar los fenómenos aleatorios para garantizar su correcta comprensión y su adecuado tratamiento. El primer volumen de Problemas de probabilidades y estadística contiene amplios resúmenes teóricos y más de 500 problemas resueltos que abarcan los temas más importantes de la probabilidad: experimentos y sucesos aleatorios, probabilidad condicionada, distribuciones de probabilidad, correlación y regresión, función característica, convergencia de sucesiones de variables aleatorias y cadenas de Markov. Por la variedad de los ejemplos y las aplicaciones contenidos en los problemas, esta obra es una herramienta muy útil para estudiantes y profesores de matemáticas, estadística, física, ingeniería, arquitectura, química, biología, geología, economía, sociología y otras disciplinas correspondientes a un primer ciclo universitario.

En la naturaleza y en la sociedad son más abundantes los sucesos regidos por las leyes del azar que los debidos a causas deterministas. La estadística proporciona métodos para el análisis de los datos de origen aleatorio, y por ello constituye un instrumento imprescindible en todas las áreas científico-técnicas, especialmente en el ámbito de las ciencias experimentales y sociales. Un eficaz planteamiento de la estadística exige un buen conocimiento de la probabilidad y sus aplicaciones, disciplina que permite modelar y cuantificar los fenómenos aleatorios para garantizar su correcta comprensión y su adecuado tratamiento. Además, un buen dominio de la inferencia estadística ayuda a aplicar el método correcto en el tratamiento de los datos. El segundo volumen de Problemas de probabilidades y estadística contiene amplios resúmenes teóricos y más de 300 problemas resueltos que barcan los temas más importantes de la inferencia estadística: muestreo, estimación de parámetros (puntual y por intervalos), test de hipotésis en general, test de comparación de medias, test en correlación y regresión, la prueba ji-cuadrado, test de bondad de ajuste, análisis de la varianza y covarianza, comparaciones múltiples y estadística no paramétrica. Por la variedad de los ejemplos y las aplicaciones contenidos en los problemas, esta obra es una herramienta muy útil para estudiantes y profesores de matemáticas, estadística, física, ingeniería, química, biología, geología, economía, sociología y otras disciplinas correspondientes a un primer ciclo universitario.

El informe Perspectivas del empleo de la OCDE presenta una evaluación anual de las principales tendencias y perspectivas de los mercados de trabajo de los países miembros de la OCDE. Se centra en determinados aspectos del funcionamiento de los mercados de trabajo y en sus consecuencias para la accion de gobierno, con el fin de promover la creacion de mas y mejor empleo. Los temas que se abordan en los capitulos de este año son los jovenes vulnerables, la calidad del empleo, la utilizacion de las competencias en el trabajo, los efectos a corto plazo de las reformas estructurales y las diferencias entre los hombres y las mujeres en el mercado de trabajo de las economias emergentes. El numero de Perspectivas del empleo de la OCDE 2016 es fruto de la labor conjunta de los miembros del Directorate for Employment, Labour and Social Affairs, beneficiandose extraordinariamente de las aportaciones de los delegados nacionales de los paises y teniendo en cuenta que las evaluaciones de las perspectivas del mercado de trabajo de los diferentes paises no corresponden necesariamente a las evaluaciones realizadas por las autoridades nacionales competentes.

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.

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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 ...