Libros de estadística y probabilidad, página 8 de 116

En esta monografía se acerca al lector los conceptos básicos de redes neuronales y de regresión, así como de los modelos que se pueden construir bajo ambas técnicas. Se analiza la relación y el paralelismo existente entre dichas tecnicas: una parametrica (la regresion) y otra no parametrica (las redes neuronales artificiales). Se pone de manifiesto la relacion existente entre las redes neuronales artificiales con los modelos de regresion, se establecen equivalencias entre terminos estadisticos (regresion) y de redes neuronales artificiales y se estudian los metodos estadisticos subyacentes en las redes neuronales. Se da informacion sobre campos de aplicacion de la regresion y de las redes neuronales artificiales y se muestran las ventajas que en determinados contextos presentan estas ultimas. Por ultimo, se llevan a cabo predicciones con el metodo clasico y con una red neuronal artificial, comparando los resultados obtenidos segun el metodo empleado.

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) constituyen una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas, que consideran el cerebro como una caja negra, las RNA intentan modelar su estructura fisiologica basica: la neurona, asi como la agrupacion de neuronas en sistemas que puedan mostrar un comportamiento que se pueda considerar, en alguna medida, inteligente. Al igual que los sistemas biologicos, los modelos artificiales consiguen resolver problemas en base al conocimiento adquirido mediante informacion que reciben de su entrono. Las RNA aprenden a resolver problemas a partir de una serie de ejemplos que representan el tipo de problema a resolver. Se describiran las tecnicas basicas que utilizan las Redes Neuronales Artificiales para aprender a resolver problemas. Como el objetivo de este texto es presentar las Redes Neuronales Artificiales y su relacion con la Estadistica a un lector no versado en el tema, se ha intentado en la medida de lo posible evitar la aparicion de expresiones matematicas. Se han seleccionado siempre ejemplos muy sencillos y faciles de entender, evitando las expresiones matematicas mas complejas. Estos sencillos ejemplos pueden ayudar al lector a entender el modo de operacion de las Redes Neuronales Artificiales.

La monografía que ahora presentamos bajo el título: “Aplicaciones diversas del Análisis de Varianza: Diseños complejos, alternativas no paramétricas y similitud con otras técnicas de análisis de dato

This book contains the ideas of functional data analysis by a number of case studies. The case studies are accessible to research workers in a wide range of disciplines. Every reader should gain not only a specific understanding of the methods of functional data analysis, but more importantly a general insight into the underlying patterns of thought. There is an associated web site with MATLABr and S?PLUSr implementations of the methods discussed.

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

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

Understanding approximate dynamic programming (ADP) in large industrial settings helps develop practical and high-quality solutions to problems that involve making decisions in the presence of uncertainty. With a focus on modeling and algorithms in conjunction with the language of mainstream operations research, artificial intelligence, and control theory, this second edition of Approximate Dynamic Programming Solving the Curses of Dimensionality uniquely integrates four distinct disciplines?Markov design processes, mathematical programming, simulation, and statistics?to show students, practitioners, and researchers how to successfully model and solve a wide range of real-life problems using ADP.

El llibre Apunts d''Estadística constitueix una introducció a les principals tècniques estadístiques. Aquests apunts es presenten pensant especialment en l''alumnat dels primers cursos d''enginyeria,