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Libro sobre estadística más ligero que los académicos

Se acerca la Navidad y me gustaría hacer un regalo con temática estadística. El destinatario compró y le gustó Cómo no equivocarse de Jordan Ellenberg (por cierto, también me gusta ese libro). También le gustaba La señal y el ruido aunque lo encontró un poco ligero en matemáticas. Por lo tanto, estoy buscando algo parecido a estos libros, es decir, de temática estadística, sin miedo a algunas ecuaciones pero más ligero que un libro académico de gran calibre como, por ejemplo, BDA de Gelman y otros.

EDIT: Acabo de descubrir que también es dueño de Conocimiento del riesgo: cómo tomar buenas decisiones de Gigerenzer pero no el libro de Kahneman, por lo que la sugerencia de Glen_b parece acertada.

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Miro los enlaces de los dos libros. No ayuda mucho a estrechar la cosa. Puedes obtener 1 millón de respuestas. Me gusta el que estoy leyendo ahora. The Improbability Principle: Why Coincidences, Miracles and Rare Events Happen Every Day" (El principio de improbabilidad: por qué las coincidencias, los milagros y los eventos raros ocurren todos los días) de David Hand.

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@MichaelChernick, dices que los enlaces no ayudan a acotar mucho la búsqueda, pero creo que sí lo hicieron, ya que propusiste exactamente el libro en el que pensé después de escribir el post... No sé qué más agregar a la descripción: libro de ciencia popular sobre estadística/probabilidad, no muy simple, di un ejemplo de un libro que realmente muestra algo de matemáticas, y de otro libro que en cambio muestra muy pocas matemáticas (aunque habla mucho sobre pronósticos). Algunas ecuaciones en el libro no sería un inconveniente.

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Creo que, dado el espíritu de la pregunta, es natural que se den múltiples respuestas. De todos modos, si tenéis sugerencias sobre cómo podría modificarla para reducir el rango de respuestas admisibles, las pondré en práctica.

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Ankur Loriya Puntos 160

Dando vueltas a la muerte de Stephen Senn se centra en las estadísticas médicas y es mucho más matemático que La señal y el ruido . Me ha gustado pero contiene bastantes erratas.

La Dama del Té abarca mucho más de lo que esperaba y es uno de los libros de estadística más abiertos que he leído. Aunque no es en absoluto matemático, introduce muchos temas interesantes.

Símbolos, señales y ruido de Pierce es muy barato, fácil de leer y contiene muchas ecuaciones. Parece que encaja muy bien, pero es bastante antiguo (está publicado como una reimpresión de Dover.)

Si a tu amigo le interesa la historia, Juegos, dioses y apuestas de Florence Nightingale David es un relato de la historia temprana de la estadística que tiene mucho de matemático. Prefiero su escritura a la de Stigler, pero no es realmente ciencia pop, así que quizá no sea adecuado para tu amigo.

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Salsburg;s The Lady Tasting Tea es un buen libro. El título se basa en el clásico problema de diseño de Fisher para ver si puede determinar si la leche se añade antes o después de servir el té.

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Muy bien. Yo me habría decantado por el primero, pero si está plagado de erratas como dices, puede que no sea la opción más adecuada. Comprobaré los otros enlaces.

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Aquí Scrooge. -1 en Salsburg. Lleno de errores salvajes. Mi crítica en Biometría 57: 1273-1274 (2001) menciona varios, pero al mismo tiempo sólo algunos. (Las reediciones de Senn limpian mucho).

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Yuval Sp Puntos 316

¿En el lado más ligero de las cosas? Las estadísticas mal hechas: la guía lamentablemente completa Es un título divertido en, bueno, el título se explica por sí mismo. En el mismo sentido, un clásico es Cómo mentir con las estadísticas . Similar pero con una ligera Freakonomics la vibración es Estadísticas al desnudo: Desmontando el miedo de los datos

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Lo he comprobado y los dos primeros fueron tratados en el blog de Gelman, el primero con buenos comentarios y el segundo con negativos. Miraré el primero y el tercero. ¡¡¡Gracias!!!

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¿Puede enlazar con los comentarios negativos sobre Cómo mentir con las estadísticas ? Sólo encuentro alguna discusión sobre la relación de Huff con la industria del tabaco, pero nada sobre el libro por sí mismo . Lo he visto muy recomendado en otros lugares - por ejemplo badscience.net/2008/01/the-huff

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Una fracción asombrosamente grande de los dibujos animados en el original de Huff muestran fumar, incluyendo (puede que no lo creas, pero es cierto) bebés fumando. Las reimpresiones recientes en Estados Unidos limpian el lenguaje de la época que ahora se considera inaceptable, pero dejan las viñetas como estaban.

4voto

AdamSane Puntos 1825

No es nada matemático, pero ciertamente tiene algunos elementos estadísticos:

Kahneman, D. (2011) Pensamiento rápido y lento

Es de hace 5 años por lo que la persona podría haberlo leído pero si no lo ha hecho podría encontrarlo valioso.

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También es una buena idea. Hay muchas más opciones de las que hubiera esperado antes de hacer mi pregunta :)

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Dipstick Puntos 4869

La historia de la estadística: La medición de la incertidumbre antes de 1900 por Stephen M. Stigler

Nunca lo leí de corrido, sólo lo utilicé un par de veces como referencia, pero es un buen libro que puede ser interesante para una gran variedad de lectores.

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Owen Fraser-Green Puntos 642

EL ESTADISTA ACCIDENTAL, una autobiografía de G.E.P. Box, es una gran lectura (ligera). No es tan pesado como el libro de Ellenburg, que me encantó, pero es muy agradable, ya que describe los caminos que se toman cuando se trata de dar sentido a los números.

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¿Son estos buenos ejemplos del tipo de libro que desea?

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@MichaelChernick Creo que los mejores ejemplos son "Dicing with Death" porque es relativamente matemático (¡lástima de las erratas, quizás tiene un sitio con erratas y podría imprimirlas!) y el libro de Pierce. De todos modos, había muchas sugerencias muy buenas: Tengo que leer más sobre "La Dama que Degusta el Té", si da que pensar podría ser interesante aunque no sea matemático.

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@MichaelChernick después de leer tu reseña en Amazon, creo que "La dama que prueba el té" puede ser una buena opción. Entiendo que no hay ecuaciones, pero aun así, un libro que habla de "[ ] valores p, modelos bayesianos, métodos no paramétricos, bootstrap, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza" me suena muy matemático, si no en la forma, seguro que en el espíritu.

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