Estadística bayesiana para científicos experimentales: Una introducción general utilizando métodos sin distribución

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Título original:

Bayesian Statistics for Experimental Scientists: A General Introduction Using Distribution-Free Methods

Contenido del libro:

Una introducción al enfoque bayesiano de la inferencia estadística que demuestra su superioridad sobre el análisis estadístico frecuentista ortodoxo.

Este libro ofrece una introducción al enfoque bayesiano de la inferencia estadística, con especial atención a los métodos no paramétricos y libres de distribución. Abarca no sólo métodos bien desarrollados para hacer estadística bayesiana, sino también herramientas novedosas que permiten realizar análisis estadísticos bayesianos para casos que antes no tenían una solución bayesiana completa. La premisa del libro es que los análisis estadísticos frecuentistas ortodoxos plantean problemas fundamentales que distorsionan el proceso científico. Las comparaciones de métodos bayesianos y frecuentistas ilustran el desajuste entre las necesidades de los científicos experimentales a la hora de hacer inferencias a partir de los datos y las propiedades de las herramientas estándar de la estadística clásica.

El libro abarca en primer lugar la teoría elemental de la probabilidad, el modelo binomial, el modelo multinomial y los métodos para comparar diferentes condiciones o grupos experimentales. A continuación, se centra en la estadística sin distribución que se basa en tener datos clasificados, examinando datos de estudios experimentales y métodos correlativos basados en rangos. Cada capítulo incluye ejercicios que ayudan a los lectores a lograr una comprensión más completa del material.

El libro dedica una atención considerable no sólo a la vinculación de la estadística con las prácticas de la ciencia experimental, sino también a los fundamentos teóricos de la estadística. Las prácticas estadísticas frecuentistas violan a menudo sus propias premisas teóricas. La belleza de la estadística bayesiana, aprenderán los lectores, es que se trata de un sistema internamente coherente de inferencia científica que puede demostrarse a partir de la teoría de la probabilidad.