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La estadística está en todas partes: en las calificaciones de la escuela, en las encuestas que aspiran a anticipar un resultado electoral, en el descubrimiento de nuevas partículas elementales. Pero, ¿qué tiene de singular esta disciplina? Stephen M. Stigler propone que la sabiduría estadística se apoya en siete grandes pilares conceptuales que han ido madurando con el paso de los siglos y han contribuido a que hoy sea, por méritos propios, una ciencia versátil y rigurosa. Mediante el recuento de situaciones clave, la presentación de ideas que en su momento fueron revolucionarias y el retrato…mehr
La estadística está en todas partes: en las calificaciones de la escuela, en las encuestas que aspiran a anticipar un resultado electoral, en el descubrimiento de nuevas partículas elementales. Pero, ¿qué tiene de singular esta disciplina? Stephen M. Stigler propone que la sabiduría estadística se apoya en siete grandes pilares conceptuales que han ido madurando con el paso de los siglos y han contribuido a que hoy sea, por méritos propios, una ciencia versátil y rigurosa. Mediante el recuento de situaciones clave, la presentación de ideas que en su momento fueron revolucionarias y el retrato de algunos pensadores audaces, Stigler describe cómo al desechar parte de los datos en realidad podemos describirlos mejor, cómo aumenta la información cuando crece el número de observaciones, cómo se ha usado la probabilidad para cuantificar la precisión de una medida, cómo la variación interna de los datos puede ser suficiente para estudiarlos, cómo lo ya observado permite imaginar lo que aún no ocurre, cómo los procesos aleatorios pueden ser una magnífica herramienta y cómo se han desarrollado ciertos modelos teóricos para explicar todo tipo de fenómenos. El lector comprobará que esta sólida estructura explica por qué la estadística está aquí, allá y acullá.
Stephen M. Stigler, matemático de formación, ha desarrollado una fructífera carrera como historiador de la estadística: sus métodos, sus aplicaciones, sus fundamentos. Es autor de numerosos artículos y de libros como The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900; ha estado al frente, en diversos países, de publicaciones y asociaciones consagradas a la estadística. La Universidad de Chicago, de la que ha sido académico por casi cuatro décadas, lo reconoció como profesor distinguido.
Inhaltsangabe
Introducción 1. Agregación De tablas y medias a mínimos cuadrados Variaciones de la brújula La agregación en la Antigüedad El Hombre Promedio Agregación y la forma de la Tierra 2. Información Su medición y su tasa de cambio El juicio de la píxide Abraham de Moivre Mejoras, extensiones y paradojas 3. Verosimilitud Calibración en una escala de probabilidad Arbuthnot y las pruebas de significancia Hume, Price y la inducción bayesiana La prueba laplaciana Una teoría de la verosimilitud 4. Intercomparación Variación dentro de la muestra como estándar Gosset y la t de Fisher Francis Edgeworth y los análisis de dos factores para los componentes de la varianza Algunos riesgos de la intercomparación 5. Regresión Análisis multivariado, inferencia bayesiana e inferencia causal El camino desde Darwin hasta el descubrimiento de Galton La interpretación de Galton La solución al problema de Darwin Consecuencias Análisis multivariado e inferencia bayesiana La inferencia bayesiana Estimación del encogimiento Inferencia causal La regla de tres: RIP 6. Diseño Planeación experimental y aleatorización Modelos aditivos Aleatorización 7. Residuo Lógica científica, comparación de modelos y presentación del diagnóstico Diagnóstico y otras gráficas Conclusión Agradecimientos Notas Bibliografía
Introducción 1. Agregación De tablas y medias a mínimos cuadrados Variaciones de la brújula La agregación en la Antigüedad El Hombre Promedio Agregación y la forma de la Tierra 2. Información Su medición y su tasa de cambio El juicio de la píxide Abraham de Moivre Mejoras, extensiones y paradojas 3. Verosimilitud Calibración en una escala de probabilidad Arbuthnot y las pruebas de significancia Hume, Price y la inducción bayesiana La prueba laplaciana Una teoría de la verosimilitud 4. Intercomparación Variación dentro de la muestra como estándar Gosset y la t de Fisher Francis Edgeworth y los análisis de dos factores para los componentes de la varianza Algunos riesgos de la intercomparación 5. Regresión Análisis multivariado, inferencia bayesiana e inferencia causal El camino desde Darwin hasta el descubrimiento de Galton La interpretación de Galton La solución al problema de Darwin Consecuencias Análisis multivariado e inferencia bayesiana La inferencia bayesiana Estimación del encogimiento Inferencia causal La regla de tres: RIP 6. Diseño Planeación experimental y aleatorización Modelos aditivos Aleatorización 7. Residuo Lógica científica, comparación de modelos y presentación del diagnóstico Diagnóstico y otras gráficas Conclusión Agradecimientos Notas Bibliografía
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