Este libro es para personas que desean aprender probabilidad y estadísticas rápidamente. Reúne muchas de las ideas principales en estadísticas modernas en un solo lugar. El libro es adecuado para estudiantes e investigadores en estadísticas, informática, minería de datos y aprendizaje automático.
Este libro cubre una gama mucho más amplia de temas que un texto introductorio típico sobre estadísticas matemáticas. Incluye temas modernos como estimación de curvas no paramétricas, arranque y clasificación, temas que generalmente se relegan a los cursos de seguimiento. Se supone que el lector conoce el cálculo y un poco de álgebra lineal. No se requiere conocimiento previo de la probabilidad y estadísticas. El texto se puede usar a nivel avanzado de pregrado y posgrado.
Larry Wasserman es profesor de estadísticas en la Universidad Carnegie Mellon. También es miembro del Centro de Aprendizaje Automatizado y Descubrimiento en la Escuela de Informática. Sus áreas de investigación incluyen inferencia no paramétrica, teoría asintótica, causalidad y aplicaciones a astrofísica, bioinformática y genética. Es el ganador de 1999 del Comité de Presidentes de Sociedades Estadísticas del Premio a los Presidentes y el ganador de 2002 del Centro de Recherches Mathematiques de Montreal -Estadística Sociedad Estatística del Premio en Estadísticas. Es editor asociado del Journal of the American Statistical Association y Annals of Statistics. Es miembro de la Asociación Estadística Americana y del Instituto de Estadísticas Matemáticas.
«Suponiendo que no hay antecedentes previos en estadísticas y descrito por el autor como» exigente «pero» pero comprensible porque el material es lo más intuitivo posible «(p. VIII), esta sería mi elección de libros de texto si se me exigiera que aprendiera estadísticas matemáticas de nuevo para un par de semestres «. Technometrics, agosto de 2004
«Este libro debería considerarse seriamente como un texto para un curso de estadísticas teóricas para los no mayores, y tal vez incluso para las especialidades… la cobertura de temas emergentes e importantes es oportuna y bienvenida… Debería tener este libro en su escritorio Como referencia a nada menos que ‘todas las estadísticas’ «. Biometrics, diciembre de 2004
«Aunque todas las estadísticas son un título ambicioso, este libro es una guía concisa, como sugiere el subtítulo… Lo recomiendo a cualquiera que tenga interés en aprender algo nuevo sobre la inferencia estadística. Hay algo aquí para todos». El estadístico estadounidense, mayo de 2005
¿Cuáles son los tipos de estadísticas?
La base de la tabla es nuevamente una encuesta, esta vez en la zona peatonal. ¿Están los transeúntes con el sistema educativo D’Ccord o no? Divide los resultados y los asigna a las características:
En el área de frecuencia absoluta, documenta el número de características que ocurren. 10 de cada 50 personas dijeron que el sistema educativo es bueno. 50 son el número total de encuestados, mientras que 10 representan la frecuencia absoluta. La información porcentual se encuentra en el área extrema. Estos solo se pueden determinar matemáticamente.
Porcentaje =
IMPORTANTE: El número total de encuestados corresponde al 100 por ciento. La frecuencia relativa debe distinguirse de la frecuencia absoluta. No representa el número completo: se trata de especificar un valor que refleje la frecuencia absoluta en la información porcentual. Más sobre eso más tarde.
La tabla estadística también lo encuentra en el trabajo y el estudio diarios. Como parte del entrenamiento, ella también ocurre, por lo que debes saber cómo ir con ella. Es un medio de estadísticas para mostrar datos. A veces, el alcance de una mesa puede ser confuso. Entonces se requiere su concentración. Mantenga la calma en el trabajo y no sean desmotivados.
Ejemplo de un diagrama de distrito:
El diagrama de distrito comprende cuatro características que se muestran en el contexto de la frecuencia relativa (ver tabla). Los hechos también se pueden ilustrar en bloques. En este caso, uno no habla del círculo sino del diagrama de bloques. El diagrama de bloques es mucho menos claro y tiene menos que ofrecer en términos de estética que el diagrama de distrito. Por lo tanto, se usa con menos frecuencia. Es suficiente para fines escolares y si hace sus diagramas en un papel a cuadros, será más fácil con el diagrama de bloques.
¿Qué se debe saber de la estadística?
Data Science es un campo de estudio interdisciplinario multifacético. No es solo dominar el mundo digital. Es esencial para algunas de las funciones más básicas: búsquedas en Internet, alimentos en las redes sociales, campañas políticas, medias de comestibles, rutas de aerolíneas, citas hospitalarias y más. Está en todas partes. ¿Qué hace que la ciencia de datos sea tan aplicable a la experiencia humana? Entre otras disciplinas, las estadísticas son una de las disciplinas más importantes para los científicos de datos.
Josh Wills, ex jefe de ingeniería de datos en Slack, dijo que «un científico de datos es una persona mejor en estadísticas que cualquier programador y mejor en la programación que cualquier estadística».
En otras palabras, las estadísticas son un componente inherentemente necesario de la ciencia de datos. Exploraremos más sobre este concepto a continuación, además de las mejores maneras para que los alumnos obtengan conocimiento estadístico para una posición de ciencia de datos.
El análisis estadístico y la probabilidad influyen en nuestras vidas diariamente. Las estadísticas se utilizan para predecir el clima, reabastecer los estantes minoristas, estimar la condición de la economía y mucho más. Utilizado en una variedad de campos profesionales, las estadísticas tienen el poder de derivar ideas valiosas y resolver problemas complejos en negocios, ciencia y sociedad. Sin una ciencia dura, la toma de decisiones se basa en emociones y reacciones intestinales. Las estadísticas y los datos anulan la intuición, informan las decisiones y minimizan el riesgo y la incertidumbre.
En la ciencia de datos, las estadísticas están en el núcleo de algoritmos sofisticados de aprendizaje automático, capturando y traduciendo patrones de datos en evidencia procesable. Los científicos de datos utilizan estadísticas para recopilar, revisar, analizar y sacar conclusiones de los datos, así como aplicar modelos matemáticos cuantificados a las variables apropiadas. Los científicos de datos trabajan como programadores, investigadores, ejecutivos de negocios y más. Sin embargo, lo que todas estas áreas tienen en común es una base de estadísticas. Por lo tanto, las estadísticas en la ciencia de datos son tan necesarias como comprender los lenguajes de programación.
¿Qué debe saber un estadístico?
Las pruebas A/B, también llamadas pruebas fraccionales, consulte un proceso experimental aleatorizado en el que al menos dos versiones de una variable (página web, elemento de página, correo electrónico, etc.) se muestran al mismo tiempo a diferentes audiencias en orden para Para determinar la versión que tiene el mayor impacto. Por ejemplo, puede ser una cuestión de enviar varios correos electrónicos para observar cuál genera la mayor participación de los clientes, para usar diferentes anuncios para medir las tasas de clics o realizar pruebas de URL fraccionarias, que consisten en dividir el tráfico de un sitio web entre un control de un control. Grupo (a menudo la página web original) y una variación (como un nuevo diseño).
La mayoría de los especialistas en marketing usan un cierto tipo de pruebas A/B. Desafortunadamente, a pesar de su deseo de determinar el contenido que genera la mayor participación, los especialistas en marketing generalmente no hacen una prueba de hipótesis para verificar si sus resultados son realmente estadísticamente significativos.
Existen diferentes tipos de pruebas A/B, incluidas las pruebas multivariadas, que transforman varios componentes al mismo tiempo. En este artículo, estudiamos las pruebas simples A/B que comparan dos grupos. Por lo tanto, la herramienta más apropiada es una prueba de hipótesis fácil de usar, llamada proporción a dos muestras.
Imagine que un especialista en marketing envía correos electrónicos cada mes para promover la capacitación. El objetivo de estos correos electrónicos es generar el interés de los clientes y publicitar la capacitación ofrecida. Obtiene resultados suficientemente buenos, pero quiere ver si puede mejorar su rendimiento.
¿Que hay que saber para estudiar estadística?
Gary C. Ramseyer
Profesor emérito de psicología
Universidad Estatal de Illinois
- Use la práctica distributiva en lugar de la práctica masiva. Es decir, deje de lado una o dos horas a la misma hora todos los días durante seis días a la semana (tome el séptimo día libre) para estudiar estadísticas. No cubra su estudio durante cuatro o cinco horas en una o dos sesiones cada semana. Este es un principio cardinal.
- Estudie en tríadas o quads de estudiantes al menos una vez cada semana. Intercambio verbal e interpretación de conceptos y habilidades con otros estudiantes realmente consolidan una mayor profundidad de comprensión.
- No intentes memorizar fórmulas (un buen instructor nunca te pedirá que hagas esto). Estudiar conceptos conceptos conceptos. Recuerde, más adelante en la vida, cuando necesita usar una técnica estadística, siempre puede mirar la fórmula en un libro de texto.
- Trabaja tantos y variados problemas y ejercicios como sea posible. Esperemos que su libro de texto esté acompañado de un libro de trabajo. No puede aprender estadísticas solo leyendo sobre ello. Debes empujar el lápiz y practicar tus habilidades repetidamente.
- Busque temas recurrentes en estadísticas. Probablemente solo hay un puñado de habilidades importantes que siguen apareciendo una y otra vez. Pídale a su instructor que enfatice estos si es necesario.
- ¡Sé psicólogo de Gestalt! En otras palabras, reconozca que toda la estadística es mayor que la suma de sus partes. Es muy fácil ser colgado en los detalles de Chowing y no ver el bosque debido a los árboles.
- Si eres víctima de matemáticas o ansiedad por estadísticas (probablemente el 70 % de la población general lo es) ¡Haz algo al respecto! La mayoría de las universidades entienden la naturaleza debilitante de este problema y proporcionan excelentes programas de asesoramiento para el alivio de esta discapacidad. Hazte un favor y consigue ayuda. Esta puede ser la mejor decisión que tome en la escuela de pregrado.
Sé el primero de tu universidad en ser publicado aquí. Todo lo que tiene que hacer es escribir un comentario sobre cómo fue útil un folleto de habilidades de estudio. O puede agregar algunos consejos prácticos propios. Haga clic en la revisión de escritura.
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