Selección de modelos y promediado de modelos

Opiniones de los lectores

El libro es muy apreciado por su perspicaz enfoque de la selección de modelos y el promedio de modelos en estadística, abordando conceptos críticos relacionados con la incertidumbre de los modelos. Los revisores expresan que el libro ha mejorado significativamente su comprensión y aplicación de la inferencia estadística, aunque puede ser un reto para algunos lectores al principio.

⬤ Transformador para la comprensión de la estadística y la incertidumbre del modelo.
⬤ Proporciona herramientas analíticas prácticas para la selección y el promedio de modelos.
⬤ Cubre importantes aspectos filosóficos de la inferencia estadística.
⬤ Bien escrito con ejemplos y detalles gratificantes.
⬤ Atractivo tanto para estadísticos teóricos como para profesionales.

⬤ Puede ser una lectura difícil para quienes carecen de una sólida formación estadística.
⬤ Algunos lectores pueden encontrar que requiere varias lecturas para comprender plenamente los conceptos.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Model Selection and Model Averaging

Contenido del libro:

La elección de un modelo es fundamental en todo trabajo estadístico con datos. Hemos asistido a rápidos avances en el ajuste de modelos y en la comprensión teórica de la selección de modelos, pero este libro es el primero que sintetiza la investigación y la práctica de este activo campo.

Se explican, discuten y comparan los criterios de elección de modelos, incluidos el AIC, el BIC, el DIC y el FIC. Las incertidumbres que conlleva la selección de modelos se abordan con discusiones sobre métodos frecuentes y bayesianos Se presentan esquemas de promediado de modelos.

Los ejemplos de datos reales se complementan con derivaciones que proporcionan una visión más profunda de la metodología, y los ejercicios instructivos permiten familiarizarse con los métodos. El sitio web complementario incluye conjuntos de datos y código R.