Estadística introductoria intuitiva

Este libro de texto está diseñado para ofrecer una introducción atractiva a la estadística y al arte del análisis de datos. Su alcance único incluye, pero también va más allá, de la metodología clásica asociada a la distribución normal. ¿Qué ocurre si el modelo normal no es válido para un conjunto de datos concreto? Este enfoque de vanguardia proporciona las alternativas. Es una introducción al mundo y las posibilidades de la estadística que utiliza ejercicios, análisis informáticos y simulaciones a lo largo de las lecciones principales. Estos métodos estadísticos elementales son intuitivos. El recuento y la clasificación ocupan un lugar destacado en el texto. Los métodos no paramétricos, por ejemplo, suelen basarse en recuentos y rangos y son muy fáciles de integrar en un curso introductorio. La facilidad de cálculo con calculadoras avanzadas y software estadístico, ambos incluidos en este texto, permite introducir técnicas importantes antes en el estudio de la estadística. El novedoso alcance de este libro también incluye la medición de la simetría con promedios de Walsh, la búsqueda de una línea de regresión no paramétrica, el jackknifing y el bootstrapping. Los conceptos y las técnicas se exploran a través de problemas prácticos. El razonamiento cuantitativo es fundamental en muchas profesiones y disciplinas académicas, y este libro abre la puerta a las posibilidades más modernas.

Autor: Douglas A. Wolfe, Grant Schneider
Editorial: Springer
Publicado: 18/10/2017
Páginas: 976
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 3.80 libras
Tamaño: 9.90h x 7.00w x 2.00d
ISBN13: 9783319560700
ISBN10: 3319560700
Categorías BISAC:
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | General
- Ciencias Sociales | Estadística

Sobre el autor
Douglas A. Wolfe es profesor emérito en el Departamento de Estadística de la Universidad Estatal de Ohio. Gran parte de su investigación actual se centra en el muestreo de conjuntos clasificados. También es autor de un popular libro de texto sobre estadística no paramétrica. Grant Schneider es científico de datos en Upstart Network en el área de la bahía de San Francisco. Grant creó el paquete R que lo acompaña y tiene experiencia en programación estadística para la investigación y en el aula. Recibió su doctorado en Estadística de la Universidad Estatal de Ohio.