Libros de estadística y probabilidad, página 7 de 110

Libro dirigido, en primera instancia, a los estudiantes de la asignatura semestral troncal básica de Estadística en el CPS de la Universidad de Zaragoza. Será además de utilidad en otras licenciaturas en ciencias experimentales que incluyan una asignatura de Fundamentos de la Estadistica como herramientas instrumental. Los temas tratados son: probabilidad; modelos de distribuciones discretas; modelos de distribuciones continuas; proceso de Poisson; distribuciones bidimensionales; muestreo y estimacion; contrastes de ajuste e independencia; intervalos de confianza y contraste de hipotesis estadisticas.

El cálculo de funciones de una variable real desarrollado en el texto constituye una materia básica de la educación universitaria en ciencia y tecnología. Su contenido incluye los temas fundamentales sobre conjuntos numericos, convergencia y continuidad de funciones, calculo diferencial, calculo integral y series, propios de los programas habituales de un primer curso de calculo de las carreras universitarias cientificas y tecnicas.

Join the revolution ignited by the ground-breaking R system! Starting with an introduction to R, covering standard regression methods, then presenting more advanced topics, this book guides users through the practical and powerful tools that the R system provides. The emphasis is on hands-on analysis, graphical display and interpretation of data. The many worked examples, taken from real-world research, are accompanied by commentary on what is done and why. A website provides computer code and data sets, allowing readers to reproduce all analyses. Updates and solutions to selected exercises are also available. Assuming only basic statistical knowledge, the book is ideal for research scientists, final-year undergraduate or graduate level students of applied statistics, and practising statisticians. It is both for learning and for reference. This revised edition reflects changes in R since 2003 and has new material on survival analysis, random coefficient models, and the handling of high-dimensional data.

Las técnicas estadísticas predictivas, base de la econometría, especifican el modelo para los datos de acuerdo a un conocimiento teórico previo recogido en la teoría económica, médica, biológica, farmacologica, epidemiologica, ingenieria o de la materia de la que se trate. Una vez identificado el modelo teorico, se procede a su estimacion debiendo ser posteriormente contrastado antes de aceptarlo como valido. Finalmente ya puede utilizarse el modelo para predecir. Tenemos asi las cuatro fases tipicas de la modelizacion predictiva: identificacion, estimacion, diagnosis y prediccion. Podemos incluir entre las tecnicas predictivas todos los tipos de regresion lineal y no lineal, series temporales, analisis de la varianza y la covarianza, modelos de diseño de experimentos, analisis discriminante, arboles de decision y redes neuronales.Pero, tanto los arboles de decision, como las redes neuronales y el analisis discriminante son a su vez tecnicas de clasificacion que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato. Los arboles de decision permiten clasificar los datos en grupos basados en los valores de las variables. El mecanismo de base consiste en elegir un atributo como raiz y desarrollar el arbol segun las variables mas significativas. De esta forma se puede realizar en cierto modo perfilado y segmentacion de datos.Este libro desarrolla practicamente todas las tecnicas estadisticas predictivas ilustrandolas con ejemplos practicos resueltos con el software IBM SPSS. Al final de cada capitulo se presentan una serie de ejercicios secuenciados en orden de dificultan que permiten afianzar los conocimientos adquiridos.

El libro constituye una base fundamental para emprender posteriores estudios superiores de estadística. Desarrolla constantes ejemplos gráficos, a traves de los numerosos temas que comprende cada capitulo, sobre estadistica comparativa, diferencial, matematica, descriptiva o inductiva.Indice Extractado: Consta de dos partes: Primera:Elaboracion de estadisticas. La estadistica - Recopilacion de datos - Representaciones graficas - Analisis estadistico. Tendencia central - Valores de posicion - Variabilidad - Elementos del calculo de probabilidades - Curva de distribucion normal - Algunos empleos de la tabla de probabilidades - Regresion - Correlacion - Series cronologicas - Numeros indices.

Se resumen los distintos aspectos de la didáctica de las nociones de azar y probabilidad para alumnos de 6 a 16 años: fenomenología del azar, perspectiva histórica del Cálculo de Probabilidades, conceptos de probabilidad, desarrollo psicológico de la intuición probabilística, consideraciones metodológicas y resumen de la teoría matemática correspondiente.