Análisis estadístico de datos

Opiniones de los lectores

El libro goza de gran prestigio por su presentación clara y concisa del análisis estadístico, en particular para quienes se dedican al análisis de datos, la ingeniería y la física. Proporciona un conocimiento profundo de varios métodos estadísticos con aplicaciones prácticas, especialmente en física de altas energías. Sin embargo, algunos críticos señalaron problemas con la profundidad de ciertos temas, ejemplos limitados fuera de la física de partículas, y problemas con los errores tipográficos de la versión e-book.

⬤ Introducción clara y concisa al análisis estadístico.
⬤ Excelente para el análisis de datos, especialmente en física experimental.
⬤ Cobertura completa de los intervalos de confianza y capítulos únicos sobre temas menos comúnmente discutidos como el desdoblamiento.
⬤ Accesible para lectores sin una sólida formación matemática.
⬤ Se proporcionan buenos ejemplos, en particular de la física de partículas.

⬤ El capítulo sobre pruebas estadísticas podría ser más detallado.
⬤ Número limitado de ejemplos fuera de la física de partículas.
⬤ La versión electrónica tiene errores tipográficos y problemas de calidad.
⬤ Se requieren requisitos previos en análisis matemático para una comprensión completa.
⬤ Algunos usuarios lo encontraron caro.

(basado en 18 opiniones de lectores)

Título original:

Statistical Data Analysis

Contenido del libro:

Este libro es una guía para la aplicación práctica de la estadística al análisis de datos en las ciencias físicas.

Está dirigido principalmente a estudiantes y profesionales que necesitan extraer conclusiones cuantitativas a partir de datos experimentales. Aunque la mayoría de los ejemplos están tomados de la física de partículas, el material se presenta de un modo lo suficientemente general como para resultar útil a personas de la mayoría de las ramas de las ciencias físicas.

La primera parte del libro describe las herramientas básicas del análisis de datos: conceptos de probabilidad y variables aleatorias, técnicas de Monte Carlo, pruebas estadísticas y métodos de estimación de parámetros. Los tres últimos capítulos desarrollan ideas estadísticas más avanzadas, centrándose en la estimación de intervalos, las funciones características y la corrección de distribuciones por los efectos de los errores de medida (unfolding).