Inferencia estadística

Opiniones de los lectores

Las reseñas destacan una mezcla de gran aprecio y significativa frustración con 'Inferencia estadística' de Casella y Berger. Muchos lectores reconocen su amplia cobertura de la estadística univariante y su idoneidad para el estudio a nivel de postgrado, apreciando especialmente su claridad y ejemplos. Sin embargo, numerosos críticos señalan problemas con su densidad, conjuntos de problemas difíciles, y la falta de explicaciones exhaustivas y ejemplos, por lo que es menos accesible para los principiantes o aquellos sin una sólida formación matemática.

⬤ Cobertura exhaustiva de la estadística univariante para estudiantes de posgrado.
⬤ Bien organizado y fácil de leer con explicaciones claras de los conceptos.
⬤ Contiene pruebas rigurosas y numerosos ejemplos prácticos.
⬤ Texto autorizado valioso para comprender temas avanzados de estadística.
⬤ Bajo precio y buena calidad de impresión elogiado en algunas reseñas.

⬤ A menudo asume conocimientos previos de teoría estadística, lo que lo hace difícil para principiantes.
⬤ Algunas secciones carecen de claridad y explicaciones detalladas de pruebas y pasos.
⬤ Los ejercicios pueden ser demasiado desafiantes sin suficiente acumulación, lo que lleva a la frustración.
⬤ Calidad inconsistente en los ejemplos y en la organización de los ejercicios.
⬤ El índice está mal diseñado, lo que dificulta la búsqueda de información en el texto.

(basado en 186 opiniones de lectores)

Título original:

Statistical Inference

Contenido del libro:

Este libro construye la estadística teórica a partir de los primeros principios de la teoría de la probabilidad.

Partiendo de los fundamentos de la probabilidad, los autores desarrollan la teoría de la inferencia estadística utilizando técnicas, definiciones y conceptos estadísticos que son extensiones y consecuencias naturales de conceptos anteriores. Este libro puede ser utilizado por lectores que tengan una sólida formación matemática.

También puede utilizarse de forma que se haga hincapié en los usos más prácticos de la teoría estadística, preocupándose más por comprender los conceptos estadísticos básicos y derivar procedimientos estadísticos razonables para una variedad de situaciones, y menos por las investigaciones formales de optimalidad.