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1. Muestreo y estimación: Inferencia estadística. Estimación puntual, propiedades de estimadores y métodos de obtención. Distribución asociada a X y S2. Estimación por intervalos. Distribución asociada a regresión lineal, estimadores e intervalos de confianza. 2. Contraste de hipótesis simples y Lema de Neyman Pearson. Contraste unilateral UMP. Probabilidad de error. Test de razón de verosimilitud o cociente de verosimilitud. Contraste para parámetros de población. Contraste en regresión lineal simple. 3. Contrastes no paramétricos: bondad de ajuste, independencia y...

Texto dirigido al alumno de cursos superiores de Ingeniería y Ciencias Económicas, con una exposición suficiente de aspectos teóricos y problemas resueltos.

Esta monografía presenta por vez primera en el espectro internacional una reflexión crítica sobre los gráficos existenciales peirceanos. Considerados por Peirce como su "obra maestra ", los gráficos reflejan toda su arquitectónica pragmática e introducen, de manera sumamente original, reglas uniformes para entender el tránsito entre lógicas tan diversas como el cálculo proposicional, la lógica de primer orden y las lógicas modales. El fondo semántico de las reglas se aborda aquí desde áreas centrales de la matemática: teoría de categorías, topología, variable compleja. La...

Álgebra lineal y los fundamentos del aprendizaje profundo, ¡juntos por fin! Del profesor Gilbert Strang, aclamado autor de Introducción al álgebra lineal, llega Álgebra lineal en ciencia de datos, el primer libro de texto que enseña álgebra lineal junto con aprendizaje profundo y redes neuronales. Este libro de texto ameno pero riguroso contiene un curso completo de álgebra lineal y de la matemática relacionada que los estudiantes deben saber para familiarizarse con el aprendizaje a partir de los datos. Se incluyen: los cuatro subespacios fundamentales, descomposición en valores...