Libros de estadística y probabilidad

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.

Este libro ofrece una completa introducción a los modelos y métodos de estadística que con mayor seguridad encontrarán los estudiantes de ingeniería y ciencias naturales en su ámbito profesional. Aún cuando los ejemplos y ejercicios se elaboraron teniendo en mente a los cientificos e ingenieros, los estudiantes del area de negocios y ciencias sociales tambien pueden beneficiarse con este libro por una simple y poderosa razon: en su mayoria, los metodos estudiados son fundamentales para los analisis estadisticos.

Este libro de ejercicios es el complemento idóneo al texto, también publicado por esta editorial, Fundamentos de Inferencia Estadística, y recoge una muy variada selección de ejercicios sobre los diferentes temas de la inferencia estadistica, haciendo especial hincapie en estimacion y contrastacion de hipotesis.

Combinando la visión de un experto con el entusiasmo lúdico de un aficionado, ‘El arte de la estadística’ es la guía definitiva de la estadística que necesitamos.La guía definitiva del pensamiento es

En este libro se desarrollan los conceptos fundamentales de la Estadística y la Probabilidad a un nivel adecuado para los estudiantes de ingeniería 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 X2 de Pearson. En esta segunda edicion se ha revisado el texto anterior y se ha incidido en dotar de mas ejercicios a la parte practica, de forma que los capitulos contienen una gran cantidad de ejemplos ilustrativos, asi como ejercicios resueltos paso a paso, que permiten ir conociendo la metodol

Edición actualizada con nuevo prólogo del autor. El gran libro de referencia sobre el arte de la probabilidad Los seres humanos estamos obligados ser previsores. Nuestra supervivencia depende de la capacidad que tengamos para anticiparnos a lo que pueda ocurrir, sea en el ambito que sea. Y aunque pudiera parecer que la tecnologia nos lo pone cada vez mas facil, lo cierto es que vivimos ante el riesgo de ser sepultados por la cantidad de datos que recibimos a diario. Cualquier intento de procesar, organizar y asimilar toda esa informacion puede llevarnos al colapso. Nate Silver investiga como podemos distinguir el contenido relevante del que no lo es. Para ello, recurre a expertos en diversas areas de la prediccion ?desde meteorologos que pronostican huracanes, hasta analistas deportivos, jugadores de poker y gurus del mercado de valores?, y expone sus metodos mas efectivos y rigurosos. Ademas, analiza ejemplos historicos y recientes para mostrar como aplicar el pensamiento critico, el analisis estadistico y la capacidad de discernir entre todos los estimulos informativos a los que estamos expuestos, convirtiendonos asi en individuos mas precisos.

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.

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 de ejercicios es complemento adecuado al texto Fundamentos de Probabilidad, y ofrece una variada selección de ejercicios sobre los diferentes temas que se incluyen en ese manual de Cálculo

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.

Con el presente libro se pretende ofrecer un texto básico para un curso de Inferencia Estadística en Matemáticas, Economía, informática, Ingenierías, Medicina, Biología, Psicología, Sociología y en definitiva para los estudios que necesitan modelizar la incertidumbre mediante la probabilidad para extraer conclusiones de esta modernizacion. Contiene los conceptos y metodos de la Estadistica moderna: un equilibrio entre el analisis de datos - con especial atencion a las representaciones graficas - y los modelos metamaticos, ambas cosas realizadas con el creciente uso del ordenador.

Los recientes avances en Ciencias de la Computación y en Ciencias de la Decisión han consolidado el papel de la Estadística como disciplina clave para extraer conocimiento de los datos, dando origen a lo que hoy conocemos como Ciencia de Datos. Los estudiantes universitarios actuales se enfrentaran a un mercado laboral que demanda, con creciente intensidad, habilidades como: identificar fraudes en transacciones con tarjetas de credito, predecir la demanda de productos, optimizar rutas de distribucion, gestionar inventarios con precision, ajustar dinamicamente precios segun el perfil del cliente y las condiciones del mercado, simular escenarios economicos, discernir preferencias del consumidor y, en general, tomar cientificamente decisiones en situaciones complejas. Estadistica y Ciencia de Datos con R se plantea como una guia practica y estructurada para iniciarse en el analisis de datos con R, uno de los lenguajes de programacion mas utilizados tanto en el ambito academico como profesional. Combina la teoria estadistica con ejemplos practicos en R, facilitando un aprendizaje progresivo y riguroso. Es idoneo para grados universitarios y cursos especializados en Estadistica, Ciencia de Datos, Economia Aplicada o Metodos Cuantitativos, ayudando a los docentes a estructurar sus clases en torno a problemas reales y a la enseñanza de la programacion estadistica desde sus fundamentos

Este compendio de tablas estadísticas permite disponer de los valores criterio necesarios para estudiar la significación de la gran mayoría de pruebas estadísticas que se utilizan en la actualidad. Esta tercera edicion incluye nuevas tablas que permiten analizar, por ejemplo, la potencia de una prueba o la correccion de Sidak.

Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisis estadístico multivariante. Su contenido integra los métodos descriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimiento de patrones, con los procedimientos de inferencia estadística para vectores de variables.La primera parte explica los métodos para describir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables en cada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestral orientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medio ambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción de modelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos en investigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tiene siempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratan rigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintas audiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargar desde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicos implantados en los programas estándar de ordenador, el libro contiene algunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen por primera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos de clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevos procedimientos de detección de atípicos multivariantes.htt://www.mcgraw-hill.es/olc/pena

Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigacion actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de prediccion dirigido a estudiantes de economia y administracion de empresas, estadistica o ingenieria y tambien para cursos mas avanzados de doctorado en cualquier rama cientifica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el analisis y prediccion de series reales con los paquetes estadisticos mas utilizados.Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigacion actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de prediccion dirigido a estudiantes de economia y administracion de empresas, estadistica o ingenieria y tambien para cursos mas avanzados de doctorado en cualquier rama cientifica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el analisis y prediccion de series reales con los paquetes estadisticos mas utilizados.

Aquest llibre segueix l'esquema bsic d'una assignatura troncal de probabilitat i estadística dels nous graus adaptats a l'Espai Europeu d'Educació Superior. El text té l'objectiu introduir l'estudiant en els conceptes bsics de la teoria de la probabilitat i l'estadística matemtica, des d'un enfocament alhora amè i rigorós. Els continguts s'estructuren en sis capítols, més un annex amb taules. Al primer capítol, que serveix d'introducció, s'hi exposen els conceptes bsics de l'estadística descriptiva. Al segon capítol es presenta la teoria axiomtica de la probabilitat i es repassen nocions de combinatòria. Les variables aleatòries i els models probabilístics més utilitzats es desenvolupen als capítols tercer i quart, respectivament. El mostreig i l'estimació es tracten al capítol cinquè. Finalment, el contrast d'hipòtesis es presenta al sisè capítol. Al final de cada capítol s'inclou una llista de problemes completament resolts.

Laestadstica descriptiva i exploratria proporciona els elements ms bsics de resum de la informaci, un objectiu fonamental en qualsevol mbit del coneixement i un pas previ per a la inferncia. Aquest text s bastant ms que un compendi de resultats; es tracta daun conjunt equilibrat i raonat dainstruments daestadstica descriptiva ilA·lustrats amb exemples, per tamb analitzats des daun punt de vista teric. Els continguts van des dels descriptius univariants i bivariants fins a les sries temporals i els nombres ndexs, sense entrar mai en procediments dainferncia. Per seguir el manual no es necessita ms bagatge matemtic que la formaci adquirida al batxillerat. Es tracta, doncs, daun llibre molt apropiat per a laestudi guiat o autnom de laestadstica descriptiva, tant en el nivell de grau com en el de postgrau, i els seus continguts sn aplicables a qualsevol branca del coneixement que utilitzi laestadstica. Xavier Bardina Simorra i Merc Farr Cervell sn professors titulars de larea daEstadstica i Investigaci Operativa del Departament de Matemtiques de la UAB, amb una mplia experincia docent. Aquest manual sorgeix de la configuraci revisada dels apunts de laassignatura daEstadstica Descriptiva de la titulaci daEstadstica que tots dos han impartit. Els interessos de recerca dels autors sahan centrat en la probabilitat i els processos estocstics.