Inferencia estadística en la era de la computación, edición para estudiantes: algoritmos, evidencia y ciencia de datos

El siglo XXI ha sido testigo de una impresionante expansión de la metodología estadística, tanto en alcance como en influencia. "Ciencia de datos" y "aprendizaje automático" se han convertido en términos familiares en las noticias, a medida que los métodos estadísticos se aplican a los enormes conjuntos de datos de la ciencia y el comercio modernos. ¿Cómo llegamos aquí? ¿Y hacia dónde vamos? ¿Cómo encaja todo esto? Ahora en rústica y reforzado con ejercicios, este libro ofrece un curso concentrado en el pensamiento estadístico moderno. Comenzando con las teorías inferenciales clásicas —bayesiana, frecuentista, fisheriana—, los capítulos individuales abordan una serie de temas influyentes: análisis de supervivencia, regresión logística, Bayes empírico, jackknife y bootstrap, bosques aleatorios, redes neuronales, cadena de Markov Monte Carlo, inferencia después de la selección del modelo, y docenas más. El enfoque distintamente moderno integra la metodología y los algoritmos con la inferencia estadística. Cada capítulo termina con ejercicios probados en clase, y el libro concluye con especulaciones sobre la dirección futura de la estadística y la ciencia de datos.

Autor: Bradley Efron, Trevor Hastie
Editorial: Cambridge University Press
Publicado: 17/06/2021
Páginas: 506
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.80lbs
Tamaño: 8.90h x 7.70w x 0.80d
ISBN13: 9781108823418
ISBN10: 1108823416
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General