Manual de inferencia bayesiana, fiducial y frecuentista

Título original:

Handbook of Bayesian, Fiducial, and Frequentist Inference

Contenido del libro:

La aparición de la ciencia de datos, en las últimas décadas, ha magnificado la necesidad de una metodología eficiente para el análisis de datos y ha puesto de relieve la importancia de la inferencia estadística. A pesar de los enormes progresos realizados, la ciencia estadística sigue siendo una disciplina joven y continúa teniendo varios caminos diferentes y en competencia en sus enfoques y sus fundamentos. Aunque la aparición de enfoques que compiten entre sí es una progresión natural de cualquier disciplina científica, las diferencias en los fundamentos de la inferencia estadística pueden llevar a veces a interpretaciones y conclusiones diferentes a partir del mismo conjunto de datos. El creciente interés por los fundamentos de la inferencia estadística ha dado lugar a numerosas publicaciones, y las recientes y vibrantes actividades de investigación en estadística, matemáticas aplicadas, filosofía y otros campos de la ciencia reflejan la importancia de este desarrollo. Los enfoques BFF no sólo tienden un puente entre los fundamentos y el aprendizaje científico, sino que también facilitan la investigación científica objetiva y replicable, y proporcionan metodologías informáticas escalables para el análisis de big data. La mayoría de los trabajos publicados suelen centrarse en un único tema o tópico, y el conjunto de trabajos se encuentra disperso en diferentes revistas. Este manual ofrece una introducción exhaustiva y una amplia panorámica de los principales avances en las escuelas de inferencia de BFF.

Está dirigido a investigadores y estudiantes que deseen una visión general de los fundamentos de la inferencia desde la perspectiva del BFF y proporciona una referencia general para la inferencia BFF.

Características principales:

⬤ Proporciona una introducción completa a los desarrollos clave de las escuelas de inferencia BFF.

⬤ Ofrece una visión general de los métodos inferenciales modernos, permitiendo a los científicos de otros campos ampliar sus conocimientos.

⬤ Es accesible para lectores con diferentes perspectivas y formación.