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¿Una alternativa a *El detective estadístico*?

En agosto empezaré a estudiar estadística. He comprado El detective estadístico recientemente [puede consultar el índice haciendo clic en el enlace "Look Inside"], y creo que es un gran libro.

Sin embargo, soy el tipo de persona a la que le gusta aprender teoría junto a aplicaciones, es decir, en un entorno de ejemplo a prueba de teoremas, y este libro de texto parece hacer hincapié únicamente en los ejemplos prácticos por encima de la teoría. Me gustaría que me dieran una fórmula y me demostraran que es cierta.

¿Existe algún libro de texto que combine estos dos aspectos teóricos y prácticos?

Los ejemplos de código no serían necesarios, pero sí muy útiles.

ETA : Un libro de texto que personalmente me gustó mucho fue Estadística matemática con aplicaciones de Wackerly et al., pero es de nivel universitario y no abarca tantos métodos como El detective estadístico .

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Los libros de Feller tienen tanto teoría como aplicaciones, no tienen los ejemplos de código.

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@Aksakal: Por favor, aclara tu sugerencia. ¿Cuál de los libros de Feller cubre estadísticas ¿teoría ampliamente relevante para la tabla de contenidos en el enlace que el OP proporcionó?

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alexs77 Puntos 36

Creo que no es frecuente encontrar buenos ejemplos de análisis de datos junto con demostraciones de teoremas estadísticos en un mismo texto. En los estudios de posgrado, la mayoría de los estudiantes de máster no tocan las pruebas. Lo que hacen es resolver problemas sofisticados de probabilidad, por lo que los programas suelen ser "cuantitativos", pero no realmente "matemáticos". En el caso de los estudiantes de doctorado, se suele incorporar formación matemática de posgrado y las pruebas se deben comprender al nivel de Lehman Casella: teoría de medidas y análisis funcional principalmente. Si un libro así incluyera ejemplos de análisis de datos, ¡tendría 2.000 páginas!

El contenido del libro que enlazas, sin embargo, sólo vale para una licenciatura sin formación en cálculo. Si le gustaría estar expuesto a material aplicado apropiado para un estadístico de nivel de postgrado - y esto significa que la integración, la diferenciación son partes regulares del desarrollo y la discusión de conceptos - hay muchos referencias por ahí.

Algunos de mi Los textos favoritos de autoaprendizaje aplicado a nivel de postgrado son:

  • Análisis de datos categóricos - Alan Agresti
  • Modelos de probabilidad - Sheldon Ross
  • Estrategias de modelización de la regresión - Frank Harrell
  • Regresión logística: Un texto de autoaprendizaje - Kleinbaum y Kleine
  • Análisis de supervivencia - Kleinbaum y Kleine
  • Análisis longitudinal de datos - Diggle Heagerty Liang Zeger

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