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100 1 _aWasserman, Larry.
245 1 0 _aAll of statistics
_h[electronic resource] :
_bA concise course in statistical inference /
_cby Larry Wasserman.
260 _aNew York, NY : :
_bSpringer New York : :
_bImprint: Springer,,
_c2004.
260 1 _c2004.
300 _aXX, 442 paginas. :
_bonline resource.
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490 1 _aSpringer Texts in Statistics,
_x1431-875X
504 _aIncluye referencias bibliográficas e índice.
505 0 _aProbability -- Random Variables -- Expectation -- Inequalities -- Convergence of Random Variables -- Models, Statistical Inference and Learning -- Estimating the CDF and Statistical Functionals -- The Bootstrap -- Parametric Inference -- Hypothesis Testing and p-values -- Bayesian Inference -- Statistical Decision Theory -- Linear and Logistic Regression -- Multivariate Models -- Inference about Independence -- Causal Inference -- Directed Graphs and Conditional Independence -- Undirected Graphs -- Loglinear Models -- Nonparametric Curve Estimation -- Smoothing Using Orthogonal Functions -- Classification -- Probability Redux: Stochastic Processes -- Simulation Methods.
520 _aEste libro es para personas que desean aprender probabilidad y estadísticas rápidamente. Reúne muchas de las ideas principales de las estadísticas modernas en un solo lugar. El libro es adecuado para estudiantes e investigadores en estadística, informática, minería de datos y aprendizaje automático.Este libro cubre una gama mucho más amplia de temas que un texto introductorio típico sobre estadística matemática. Incluye temas modernos como la estimación de curvas no paramétricas, bootstrapping y clasificación, temas que generalmente se relegan a cursos de seguimiento. Se supone que el lector sabe cálculo y un poco de álgebra lineal. No se requiere conocimiento previo de probabilidad y estadística. El texto se puede utilizar a nivel avanzado de pregrado y posgrado.
650 0 _aEstadística.
650 0 _aCiencias de la computación.
650 0 _aEstadística matemática.
773 0 _tSpringer eBooks
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