Análisis estadístico de datos

Opiniones de los lectores

El libro es muy recomendable para los interesados en el análisis estadístico de datos, especialmente en el contexto de la física. Ofrece explicaciones claras, aplicaciones útiles y presentaciones accesibles de los conceptos. Sin embargo, tiene algunas deficiencias en cuanto al detalle de las pruebas estadísticas, la falta de ejemplos diversos y problemas con la calidad de la versión electrónica.

⬤ Presentación clara y concisa del análisis estadístico básico
⬤ bien estructurado para no matemáticos
⬤ fuerte enfoque en conceptos aplicables al análisis de datos en física experimental
⬤ cubre temas como intervalos de confianza y desdoblamiento
⬤ proporciona una introducción útil a las perspectivas frecuentista y bayesiana.

⬤ El capítulo sobre pruebas estadísticas podría necesitar explicaciones más detalladas
⬤ pocos ejemplos fuera de la física de partículas
⬤ falta la implementación práctica de los algoritmos discutidos
⬤ la versión e-book tiene errores tipográficos significativos
⬤ algunos lectores notaron mala calidad de impresión en impresiones no originales
⬤ percibido como 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).