Inferencia Estadística y Análisis de Datos – Santiago L. Ipiña, Ana I. Durand – 1ra Edición

Descripción

Dirigido a y profesionales de Ciencias e Ingenierías, trata los conceptos más importantes de la inferencia estadística y el tanto univariante como multivariante. El enfoque con que se exponen dichos conceptos es más bien riguroso desde el punto de vista , si bien se dan ejemplos, casi siempre de carácter biológico, después de prácticamente toda definición de un concepto o toda demostración de un resultado.

Este se centra en todos los aspectos fundamentales de la Inferencia estadística, desarrollándose bajo el enfoque clásico y completándose con un capítulo introductorio al análisis estadístico bayesiano. Aunque todos los temas se tratan con gran detalle, se pone especial énfasis en el estudio de la contrastación de hipótesis, procedimiento objetivable para seleccionar alternativas, incluyendo las aplicaciones más habituales en las técnicas estadísticas, tanto en el caso paramétrico como en el no paramétrico.

No existe un libro similar que cubra los temas tratados. Los ejemplos de carácter biológico, hacen que se adapte perfectamente a la asignatura a la que va dirigido y se adentra en conceptos que en la práctica son usados con frecuencia, y que en el libro se razonan para la comprensión del estudiante. Adicionalmente, al finalizar cada capítulo se han propuesto un conjunto de ejercicios que ayudarán al lector a afianzar el conocimiento teórico.

Ver más
  • I Variables y distribuciones.
    1. Sucesos y probabilidad.
    2. Variables aleatorias.
    3. Parámetros de una variable aleatoria.
    4. Transformación de variables aleatorias.
    5. Funciones de distribución más usuales.

    II Inferencias estadística.
    6. Distribución muestral.
    7. Estimación puntual.
    8. Estimación por intervalo.
    9. Contraste de hipótesis.
    10. Introducción a la teoría de la decisión.

    III Técnicas del análisis de datos.
    11. Análisis de la varianza.
    12. Regresión lineal.
    13. Análisis de componentes principales.
    14. Análisis multivariante de la varianza. 15. Análisis discriminante.
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