Los siete pilares de la sabiduría estadística (eBook)

Stephen M. Stigler (Autor)

eBook Download: EPUB

2017
180 Seiten
Grano de Sal (Verlag)
978-607-97732-5-0 (ISBN)

Infos

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.

Autor

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.

Inhalt

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

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 25.11.2017
• Mitarbeit: Cover Design: León Muñoz Santini
• Übersetzer: Miguel Nadal Palazón
• Verlagsort: Ciudad de México
• Sprache: spanisch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
• Schlagworte: estadística • estadística bayesiana • Historia • Matemáticas
• ISBN-10: 607-97732-5-2 / 6079773252
• ISBN-13: 978-607-97732-5-0 / 9786079773250