Inferencia estadística a través de la ciencia de datos: Una inmersión moderna en R y el Tidyverse

Opiniones de los lectores

El libro es elogiado por su accesible introducción a la estadística y su enfoque práctico en métodos de inferencia basados en la simulación, en particular para principiantes y aspirantes a científicos de datos que utilizan R y el Tidyverse. Aunque es celebrado por su enfoque práctico, algunos revisores critican la calidad de impresión y la falta de ejemplos concisos para implementar pruebas estadísticas.

⬤ Introducción accesible a la estadística para principiantes y aspirantes a científicos de datos.
⬤ Enfatiza el aprendizaje práctico con aplicaciones del mundo real.
⬤ Se centra en la inferencia basada en la simulación, enlazando bien con R y el Tidyverse.
⬤ Proporciona explicaciones claras y excelentes herramientas, incluido el paquete 'infer'.
⬤ Fomenta la exploración y comprensión de conceptos estadísticos a través de referencias repetidas y ejemplos prácticos.

⬤ Se critica la mala calidad de impresión, que parece «calidad Xerox».
⬤ Algunos consideran que el libro es engañosamente difícil y carece de ejemplos concisos para aplicar diversas pruebas estadísticas.
⬤ Algunos críticos señalaron que podría ser más adecuado para estudiantes de último curso de secundaria o de los primeros años de universidad que para estudiantes avanzados.
⬤ Un crítico mencionó su deseo de que se ampliaran los debates sobre metodologías estadísticas y compensaciones.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse

Contenido del libro:

Inferencia estadística a través de la ciencia de datos: A ModernDive into R and the Tidyverse proporciona una vía para el aprendizaje de la inferencia estadística utilizando herramientas de ciencia de datos ampliamente utilizadas en la industria, el mundo académico y el gobierno. Presenta el conjunto de paquetes tidyverse de R, incluido el paquete ggplot2 para la visualización de datos y el paquete dplyr para la manipulación de datos. Después de equipar a los lectores con lo suficiente de estas herramientas de ciencia de datos para realizar análisis exploratorios de datos eficaces, el libro cubre temas tradicionales de estadística introductoria como intervalos de confianza, pruebas de hipótesis y modelos de regresión múltiple, mientras se centra en la visualización.

Características:

● Asume requisitos previos mínimos, en particular, sin cálculo previo ni experiencia en codificación.

Motiva la teoría utilizando datos del mundo real, incluidos todos los vuelos nacionales que salieron de Nueva York en 2013, el proyecto Gapminder y el sitio web de periodismo de datos FiveThirtyEight.com.

● Se centra en enfoques basados en la simulación para la inferencia estadística en lugar de fórmulas matemáticas.

Utiliza el paquete infer para una inferencia estadística "ordenada" y transparente con el fin de construir intervalos de confianza y realizar pruebas de hipótesis mediante los métodos bootstrap y de permutación.

● Proporciona todo el código y los resultados incrustados directamente en el texto; también está disponible en la versión en línea en moderndive.com.

Este libro está dirigido a personas que deseen empezar a desarrollar su conjunto de herramientas de ciencia de datos y, al mismo tiempo, empezar a aprender sobre las herramientas inferenciales y de modelado utilizadas en gran parte de la investigación actual. El libro puede utilizarse en cursos de métodos y ciencia de datos y en primeros cursos de estadística, tanto a nivel de licenciatura como de posgrado.