Estadística predictiva: Análisis e inferencia más allá de los modelos

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Título original:

Predictive Statistics: Analysis and Inference Beyond Models

Contenido del libro:

Todas las disciplinas científicas valoran el éxito predictivo.

Los análisis estadísticos convencionales, sin embargo, tratan la predicción como algo secundario, centrándose en cambio en la modelización y, por tanto, en la estimación, las pruebas y la interpretación física detallada, abordando estas tareas antes de que se establezca la idoneidad predictiva de un modelo. Este libro esboza un enfoque totalmente predictivo de los problemas estadísticos basado en el estudio de los predictores.

El enfoque no requiere que los predictores correspondan a un modelo, aunque este importante caso especial se incluye en el enfoque general. En todo momento, se trata de examinar el rendimiento predictivo antes de considerar la inferencia convencional. Estas ideas se rastrean a través de cinco subcampos tradicionales de la estadística, lo que ayuda a los lectores a reorientarse y adoptar una perspectiva directamente predictiva.

El libro también considera la predicción mediante técnicas contemporáneas de "caja negra" y tipos de datos y metodologías emergentes en los que el modelado convencional es tan difícil que una buena predicción es el principal criterio disponible para evaluar el rendimiento de un método estadístico. El código R de código abierto bien documentado en un repositorio de Github permite a los lectores reproducir los ejemplos y aplicar las técnicas a otras investigaciones.