Estadistica no parametrica libros

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Este libro abarca de forma exhaustiva todos los métodos de la estadística paramétrica y no paramétrica, como la correlación y la regresión, el análisis de la varianza, la construcción de pruebas, desde las pruebas de una muestra hasta las pruebas de k-muestras, etc. Los dos métodos de la estadística se presentan simultáneamente, con indicación de su uso en el análisis de datos. Mediante un conocimiento adecuado de ambas técnicas, los lectores pueden seleccionar el método de prueba apropiado, así como el método gráfico para representar los datos.

Encontrar el tipo adecuado de estadística en la investigación de las ciencias sociales es una tarea difícil; este libro ofrece varias definiciones que presentan múltiples perspectivas sobre la estadística, especialmente en relación con las ciencias del comportamiento y la psicología… El punto fuerte de este libro es la inclusión de ejemplos y ejercicios de investigación. Además, proporciona a los lectores unas directrices prácticas y profesionales para mejorar la calidad de su investigación.

una introducción a la estadística no paramétrica modernalibro de james j. higgins

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El objetivo de este texto es proporcionar al lector un único libro en el que pueda encontrar una breve exposición de muchos y modernos temas de inferencia no paramétrica. El libro está dirigido a los estudiantes de nivel de maestría o de doctorado en estadística, ciencias de la computación e ingeniería. Este texto cubre una amplia gama de temas, incluyendo: el bootstrap, el método delta no paramétrico, la regresión no paramétrica, la estimación de la densidad, los métodos de función ortogonal, la estimación minimax, los conjuntos de confianza no paramétricos y las ondículas. El libro tiene una mezcla de métodos y teoría.

Introducción.- Estimación de la FCD y de las funciones estadísticas.- El Bootstrap y el Jackknife.- Suavizado: conceptos generales.- Regresión no paramétrica.- Estimación de la densidad.- Medias normales y teoría minimax.- Inferencia no paramétrica mediante funciones ortogonales.- Wavelets y otros medios adaptativos.

todo sobre la estadística no paramétrica

El objetivo de este texto es proporcionar al lector un único libro en el que pueda encontrar una breve exposición de muchos y modernos temas de inferencia no paramétrica. El libro está dirigido a los estudiantes de nivel de maestría o de doctorado en estadística, ciencias de la computación e ingeniería. También es adecuado para los investigadores que quieran ponerse al día rápidamente sobre los métodos no paramétricos modernos.

Este texto cubre una amplia gama de temas que incluyen: el bootstrap, el método delta no paramétrico, la regresión no paramétrica, la estimación de la densidad, los métodos de funciones ortogonales, la estimación minimax, los conjuntos de confianza no paramétricos y las ondículas. El libro contiene una mezcla de métodos y teoría.

«Ahora tenemos Todos los estadísticos no paramétricos … la redacción es excelente y hay que felicitar al autor por la claridad alcanzada. … el libro es excelente». (N.R. Draper, Short Book Reviews, 26:1, 2006)

«En general, he disfrutado mucho con la lectura de este libro. Me gustan las explicaciones intuitivas de Wasserman y sus cuidadosas reflexiones sobre por qué se toma un camino o enfoque en lugar de otro. Sobre todo, me impresiona la riqueza de información sobre el tema de las inferencias asintóticas no paramétricas». (Stergios B. Fotopoulos para Technometrics, 49:1, febrero de 2007)

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No estoy seguro de si lo caracterizaría como introductorio o avanzado. Muchas de las secciones son un poco escuetas, en mi opinión, y están escritas con una buena cantidad de notación matemática. Esto puede intimidar o desanimar a las personas que tienen cierta ansiedad por las matemáticas. Por otro lado, en realidad no se derivan teoremas, sino que se utiliza la notación matemática para expresar las ideas. Hay algunos problemas incluidos al final de cada sección; definitivamente se puede usar el libro para aprender estadística no paramétrica.

Será mucho menos intimidante, creo. He hojeado algunas partes, y parece ser una introducción suave para las personas que no tienen una sólida formación estadística. Es muy claro, pero no tiene nada parecido a la profundidad o cobertura de Hollander & Wolfe.

Las críticas del libro son excelentes. No puedo opinar por mí mismo, ya que aún no lo he leído. Pero parece que tiene toda la base teórica que se busca, y además se centra en las aplicaciones, es decir, que ayuda a poner en práctica esas técnicas rápidamente.

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