Libros de estadística y probabilidad, página 33 de 120

Aquest manual recull uns apunts preparats per fer l'assignatura "Anàlisi de dades i introducció a la probabilitat", del Grau de Matemàtiques de la Universitat de Barcelona..Es tracta d'una assignatur

Esta Introducción a la Teoría de la Decisión describe los elementos esenciales del modelo matemático correspondiente a los problemas de decisión. Estudia los diversos criterios propuestos para abordar tales problemas, tanto en ambiente de riesgo como en ambiente de incertidumbre. Analiza con detalle las decisiones Bayes y minimax, la relacion entre ellas, asi como con el concepto de decisiones admisibles y la nocion de clase completa de decisiones. Examina tambien el problema estadistico de decision, en el que se lleva a cabo alguna experimentacion previa. Aborda asimismo el problema de decision secuencial y algunos modelos de decision multiple.

Es frecuente la presentación de textos de cálculo infinitesimal que o bien se dedican a la pura teoría, o bien se limitan a resolver problemas sin ofrecer una guía previa para hallar la solución. En esta obra, por el contrario, se presenta una coleccion de cuestiones practicas resueltas, a la que se añade una explicacion previa de los fundamentos teoricos y, a lo largo del desarrollo, otras explicaciones complementarias. Concebida esencialmente para los estudiantes de primer curso de las escuelas tecnicas y de las facultades de ciencias, se hace hincapie aqui en los temas mas conflictivos, como son la teoria de funciones de variable real, la teoria de limites y de series y el calculo integral, con sus aplicaciones geometricas, y se incluyen todos los elementos necesarios a la formacion academica en esos niveles.

Este libro pretende proporcionar al lector el conocimiento de los conceptos y métodos estadísticos más elementales, así como de su aplicación práctica en las Ciencias de la Salud (especialmente en la

En este cuarto volumen se recopilan todas las ponencias presentadas al IV Congreso Internacional de Historia de la Estadística y de la Probabilidad, organizado por la Asociación de Historia de la Estadística y de la Probabilidad de España (AHEPE) y celebrado en Huelva y Sevilla durante los días 13 y 14 de septiembre de 2007, bajo el auspicio del Departamento de Economía General y Estadística de la Universidad de Huelva y del Departamento de Economía Aplicada I de la Universidad de Sevilla

En este libro el profesor Rafael Alvarez Cáceres, aborda con claridad y profundidad el complejo mundo de la estadística aplicada y su integración con los metodos de investigación, 350 ejemplos resueltos ilustran el libro. Aunque se estudian tecnicas complejas como estadistica no parametrica, analisis de la varianza, regresion multiple y regresion logistica, se evita en lo posible el empleo de desarrollos matematicos complejos haciendo enfasis en su aplicacion a la resolucion de casos concretos, aunque sin disminuir el rigor de la exposicion de las tecnicas estadisticas abordadas. Especial mencion merece el capitulo dedicado a los ensayos clinicos en los que el autor es un experto. Es un libro de texto para aprender estadistica y tambien de consulta por la cantidad de casos con caracteristicas distintas en los que se calculan intervalos de confianza y se realizan contrastes de hipotesis. Rafael Çlvarez Caceres es doctor en medicina y cirugia, licenciado en ciencias fisicas y especialista en neurofisiologia clinica. Profesor de metodologia de investigacion clinica y de estadistica, ha desarrollado su labor docente en la Universidad de Malaga, la Escuela Nacional de Sanidad, la Agencia Lain Entralgo, la Escuela de Salud Publica de Extremadura y la Fundacion Rey Juan Carlos. INDI

This book covers a highly relevant and timely topic that is of wide interest, especially in finance, engineering and computational biology. The introductory material on simulation and stochastic differential equation is very accessible and will prove popular with many readers. While there are several recent texts available that cover stochastic differential equations, the concentration here on inference makes this book stand out. No other direct competitors are known to date. With an emphasis on the practical implementation of the simulation and estimation methods presented, the text will be useful to practitioners and students with minimal mathematical background. Whats more, because of the many R programs, the information here is appropriate for many mathematically well educated practitioners, too.

El índice de este libro contiene el Teorema Cero-Uno de Kolmogorov. Lema de Borel-Cantelli. Problemas afines. Función de distribución y momentos. Convergencias estocásticas. Función característica. Series de variables aleatorias independientes. La Leyes de los grandes numeros. El problema central del limite y Probabilidad y esperanza condicionadas.

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.

Con este libro se cubren dos objetivos: ofrecer una síntesis globalizadora de los contenidos de álgebra, cálculo, probabilidad y estadística que han de conocer los alumnos de Farmacia, y atender, al mismo tiempo, la demanda de estudiosos y científicos que necesitan conocimientos estadísticos y matemáticos para valorar los resultados de sus investigaciones y construir modelos a partir de ellos.

Este libro pretende profundizar al máximo en la componente conceptual, evitando en lo posible el cálculo matemático complejo, al no ser ésta la finalidad de los problemas. Abarca la parte más práctica de la denominada Estadística Teórica, poniendo especial énfasis en la inferencia estadística, estimación y contrastación de hipótesis al considerar su especial importancia como fundamento de otras disciplinas que tienen como base la Estadística.