Wednesday, February 17, 2010

Dos índices, dos nombres...


  1. ¿Qué nombre le pondría usted a un libro con este índice?

  2. ¿Qué nombre le pondría usted a un libro con este otro índice?

6 comments:

  1. 1. Técnicas de inferencia bayesiana
    2. Modelación bayesiana

    Se ve muy interesante el contenido (en español!!).

    Noto que (creo que), como en todos los libros, excluyes el tema de elicitación de probabilidades subjetivas, que es muy importante. Es como el tema que expones de "dada una muestra...".

    En muchas situaciones es de importancia cuantificar la información subjetiva que sobre la posibilidad de la ocurrencia de un evento sientan uno o varios individuos. La idea es entonces “desarrollar métodos que ayuden a la persona que asigna las probabilidades, las asigne de acuerdo con sus juicios” ( Winkler, 1967a, 1967b).

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  2. Cuando los termines , avisa. yo te los compro..

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  3. Andrés, con todo el respeto, no veo cuál es la relevancia de un libro con los contenidos descritos en 1), aparte de que esté en español.

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  4. Iván, cordial saludo desde Colombia... Bueno, la relevancia radica en que esta escrito en español, tiene muchos ejemplos en R y esta escrito para personas que deseen aplicar la estadística matemática de manera práctica. Aunque existen bastantes libros sobre el tema, hay pocos en nuestro idioma y mas aun y los que hay no llenan el vacio entre el estadístico teórico y el profesional que quiere aplicar los métodos estadísticos en el campo de las ciencia sociales.

    Ese libro esta escrito de una manera pragmática pero muy interesante. Deja de lado muchos supuestos y permite que el estudiante se plantee situaciones y piense no sólo en la escogencia del mejor estimador o en la demostración de un resultado, sino también en la parte practica y el día a día del estadístico en el campo laboral...

    Gracias por su comentario y desde acá le deseamos lo mejor por allá... Por otra parte, no respondió a las preguntas!!!

    AG

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  5. Hanwen Zhang, CoautorFebruary 17, 2010 at 4:17 PM

    En muchos libros de inferencia estadística basta con encontrar estimadores para el parámetro de la distribución de donde viene los datos. Por ejemplo, en la Poisson muestran que theta se estima con bar{X}, pero hay otras cantidades muy interesantes para estimar, como por ejemplo suponga que se observa valores que denotan (algo típico) número de clientes que llegan a una oficina entre determinadas horas, y se utiliza la distribución poisson, entonces no sólo podemos estimar el número promedio de clientes, sino que podemos usar la muestra observada para estimar (por ejemplo) la probabilidad de que no llegue ningún cliente durante ese rango de tiempo, más aún, podemos encontrar un intervalo de confianza para esta probabilidad.

    Este es uno de los ejemplos que tiene el libro y muestra el enfoque práctico que hemos adoptado como estrategia de enseñanza.

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  6. 1) Introducción a la inferencia estadística.
    2) Introducción a la estadística bayesiana.

    Pero no sé de cierto... éxito en esta aventura, si los estás escribiendo.

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