Análisis numérico para estadísticos

Opiniones de los lectores

Numerical Analysis for Statisticians (Análisis numérico para estadísticos), de Kenneth Lange, es un texto muy apreciado que ofrece una amplia cobertura de los fundamentos matemáticos necesarios para la estadística numérica. Aunque algunos críticos lo consideran excesivamente matemático, el libro es elogiado por su profundidad y claridad a la hora de explicar los principales métodos de cálculo estadístico. Los lectores aprecian su relevancia tanto para los cursos de posgrado como para los investigadores estadísticos, pero hay que tener en cuenta que es necesario seleccionar la edición correcta para evitar confusiones con versiones anteriores.

Cobertura exhaustiva de conceptos matemáticos esenciales para el análisis estadístico. Estilo de redacción atractivo que cautiva a los lectores. Inclusión de métodos estadísticos modernos como MCMC, remuestreo y análisis eigen. Adecuado para cursos de posgrado y como referencia profesional. Muchos consideran que la segunda edición ha mejorado mucho con respecto a la primera.

Algunos lectores opinan que el libro se salta detalles importantes y que es más un tratado matemático que una guía práctica de algoritmos, por lo que se requiere material complementario para una comprensión completa. Problemas con la compra de la primera edición en lugar de la segunda en Kindle y preocupación por el precio del libro electrónico.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Numerical Analysis for Statisticians

Contenido del libro:

Cada avance en arquitectura informática y software tienta a los estadísticos a abordar problemas numéricamente más difíciles. Para hacerlo de forma inteligente se requiere un buen conocimiento práctico del análisis numérico.

Este libro capacita a los estudiantes para elaborar su propio software y comprender las ventajas e inconvenientes de los distintos métodos numéricos. Los temas de estabilidad numérica, aproximación precisa, complejidad computacional y modelización matemática comparten el protagonismo en una visión amplia pero rigurosa de las partes del análisis numérico más relevantes para los estadísticos. En esta segunda edición, el material sobre optimización se ha reescrito por completo.

Ahora hay un capítulo entero sobre el algoritmo MM, además de tratamientos más completos de la optimización restringida, los métodos de penalización y barrera, y la selección de modelos mediante el lazo. También hay material nuevo sobre la descomposición de Cholesky, la ortogonalización de Gram-Schmidt, la descomposición QR, la descomposición del valor singular y la reproducción de los espacios de Hilbert.

Se han actualizado las discusiones sobre el bootstrap, las pruebas de permutación, el Monte Carlo independiente y las cadenas ocultas de Markov, y un nuevo capítulo sobre temas avanzados de MCMC introduce a los estudiantes en los campos aleatorios de Markov, el MCMC de salto reversible y el análisis de convergencia en el muestreo de Gibbs. Numerical Analysis for Statisticians puede servir como texto de posgrado para un curso de estadística computacional. Con una cuidadosa selección de temas y una complementación adecuada, puede utilizarse a nivel de licenciatura.

Contiene material suficiente para un curso de posgrado sobre teoría de la optimización. Dado que muchos capítulos son casi autoconclusivos, los estadísticos profesionales también encontrarán el libro útil como referencia.