La guía definitiva del pensamiento estadístico.
Las estadísticas están en todas partes, tanto en la ciencia como en los negocios, y en los medios de comunicación populares cientos de veces al día. En esta era de los grandes datos, un conocimiento básico de la estadística es más importante que nunca si queremos separar los hechos de la ficción, los adornos ostentosos de las pruebas en bruto, y más aún si esperamos participar en el futuro, en lugar de ser simples espectadores.
En ?El arte de la estadística?, el reconocido estadístico David Spiegelhalter muestra a los oyentes cómo extraer conocimientos de los datos en bruto centrándose en los conceptos y las conexiones que hay detrás de las matemáticas. Basándose en ejemplos del mundo real para introducir cuestiones complejas, nos muestra cómo la estadística puede ayudarnos a determinar cuál fue el pasajero más afortunado del Titanic, si un famoso asesino en serie podría haber sido capturado antes y si el cribado del cáncer de ovarios es beneficioso.
?El arte de la estadística? no sólo nos muestra cómo los matemáticos han utilizado la ciencia estadística para resolver estos problemas, sino que también nos enseña cómo podemos pensar como estadísticos. Aprendemos a aclarar nuestras preguntas, suposiciones y expectativas al abordar un problema, y -quizás aún más importante- aprendemos a interpretar responsablemente las respuestas que recibimos.

General state-space Markov chain theory has evolved to make it both more accessible and more powerful. Markov Chain Monte Carlo in Practice introduces MCMC methods and their applications while also providing some theoretical background. Considering the broad audience, the editors emphasize practice rather than theory and keep the technical content to a minimum. They offer step-by-step instructions for using the methods presented and show the importance of MCMC in real applications with examples ranging from the simple to the more complex in fields such as archaeology, astronomy, biostatistics, genetics, epidemiology, and image analysis.
• Chapman & Hall/CRC Interdisciplinary Statistics
Statistical Theory & Methods
Statistics for the Biological Sciences
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