CUATRO NOVEDADES DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE OXFORD UNIVERSITY PRESS

NON-STANDARD PARAMETRIC STATISTICAL INFERENCE

Russell Cheng (University of Southampton, UK)

Oxford, Reino Unido. OXFORD UNIVERSITY PRESS. ISBN: 9780198505044. 432 págs. Junio de  2017. Encuadernado

PVP EUR 108,00 (4% IVA incluido)

Este libro estudia la adaptación de modelos estadísticos paramétricos para muestras de datos. Se hace hincapié en: (1) cómo reconocer situaciones en las que el problema no es estándar cuando las estimaciones de parámetros se comportan de manera inusual, y (2) el uso de métodos bootstrap paramétricos de remuestreo para analizar tales problemas. El libro está dirigido a cualquier persona con un conocimiento básico de métodos estadísticos, deseando entender o estudiar cómo la metodología estándar podría fallar. Se presentan métodos estadísticos fáciles de entender que superan estas dificultades y se demuestran con ejemplos detallados derivados de aplicaciones reales. La construcción de modelos sencilla y práctica es un tema subyacente. Los resultados de Bootstrap se presentan gráficamente en el libro, proporcionando una demostración accesible del comportamiento de muestreo de los estimadores

 

Extracto del índice:

1: Introduction

2: Non-Standard Problems: Some Examples

3: Standard Asymptotic Theory

4: Bootstrap Analysis

5: Embedded Model Problem

6: Examples of Embedded Distributions

7: Embedded Distributions: Two Numerical Examples

8: Infinite Likelihood

9: The Pearson and Johnson Systems

10: Box-Cox Transformations

11: Change-Point Models

12: The Skew Normal Distribution

13: Randomized-Parameter Models

14: Indeterminacy

15: Nested Nonlinear Regression Models

16: Bootstrapping Linear Models

17: Finite Mixture Models

18: Finite Mixture Examples: MAPIS Details

 

NONLINEAR TIME SERIES ANALYSIS WITH R

Ray Huffaker (University of Florida, Gainesville, FL, USA), Marco Bittelli (Universitá di Bologna, Italia), Rodolfo Rosa (CNR, Roma, Italia)

Oxford, Reino Unido. OXFORD UNIVERSITY PRESS. ISBN: 9780198808251. 312 págs. Septiembre de 2017. Rústica

PVP EUR 41,00 (4% IVA incluido)

Este texto proporciona una guía práctica para las nuevas técnicas empíricas que permiten a los profesionales diagnosticar si los datos altamente fluctuantes y de aparición aleatoria son impulsados ​​probablemente por fuerzas dinámicas aleatorias o deterministas. Este libro está dirigido a profesionales y estudiantes graduados en ingeniería y ciencias biofísicas y sociales. Sus principales objetivos son ayudar a los no matemáticos (con conocimientos limitados de dinámica no lineal) a ser operativos en el STNL; y de esta manera allanar el camino para que el STNL sea adoptado en la caja de herramientas empírica convencional y en los cursos básicos de las disciplinas específicas. El libro también proporciona a los lectores un marco explícito, condensado de prácticas empíricas sólidas recomendadas en la bibliografía, que detalla un procedimiento paso a paso para aplicar el STNL en los diagnósticos de datos del mundo real.

 

Extracto del índice:

1: Why Study Nonlinear Time Series Analysis?

2: Linear and Nonlinear Dynamic Behavior

3: Phase Space Reconstruction

4: The Features of Chaos

5: Data Pre-processing

6: Surrogate Data Testing

7: Phenomenological Modeling

-Appendix A

-Appendix B

-Appendix C

-List of Symbols

-References

 

PRESENTING MEDICAL STATISTICS FROM PROPOSAL TO PUBLICATION. 2nd Edition

Janet L. Peacock (King’s College London, UK), Sally M. Kerry (Queen Mary University of London, UK), Raymond R. Balise, University of Miami and Stanford Cancer Institute, USA)

Oxford, Reino Unido. OXFORD UNIVERSITY PRESS. ISBN: 9780198779100. 256 págs. Julio de 2017. Rústica

PVP EUR 41,00 (4% IVA incluido)

Utilizando ejemplos prácticos, el libro explica cómo dar sentido a las estadísticas, convertir la producción de información estadística en información coherente y ayudar a decidir qué información comunicar y cómo presentarlas. El libro nos lleva a través de todas las etapas del proceso de investigación, desde la propuesta de investigación inicial, a través de la aprobación ética y el análisis de datos, hasta la presentación de informes y la publicación de los resultados. Esta nueva edición cubre una amplia gama de programas estadísticos: SAS, STATA, R y SPSS, y muestra los comandos necesarios para obtener los análisis y cómo presentarlos, cualquiera que sea el programa que esté utilizando. Esta obra es una guía “paso a paso” que será de gran valor y utilidad para los investigadores y estudiantes de postgrado en medicina, los que trabajan en las profesiones relativas a la medicina y a los estadísticos.

 

Extracto del índice:

1: Introduction

2: Introduction to the research process

3: Writing a research protocol

4: Writing Up a research study

5: Introduction to presenting statistical analyses

6: Single group studies

7: Comparing two groups

8: Analysing matched or paired data

9: Analysing relationshipsbetween variables

10: Multifactorial analyses

11: Survival analysis

12: Presenting a randomized controlled trial

13: Presenting a meta-analysis

 

STOCHASTIC PROCESSES AND RANDOM MATRICES

Lecture Notes of the Les Houches Summer School, July 2015

Grégory Schehr  (CNRS-Université Paris-Sud, Francia), Alexander Altland (University of Köln, Alemania), Yan V. Fyodorov (King’s College London, UK), Neil O’Connell (University of  Warwick, UK), Leticia F. Cugliandolo (CNRS, Paris, Francia). Editores

Oxford, Reino Unido. OXFORD UNIVERSITY PRESS. ISBN: 9780198797319. 640 págs. Agosto de 2017. Encuadernado

PVP EUR 61,00 (4% IVA incluido)

Les ofrecemos el volumen nº 104 de la serie LECTURE NOTES OF THE LES HOUCHES SUMMER SCHOOL. Podemos enviarles más información sobre otros volúmenes, si así lo desean.

 

El campo de los procesos estocásticos y la teoría de matriz aleatoria (TMA) ha sido un tema que ha evolucionado rápidamente durante los últimos quince años. El desarrollo continuo y el descubrimiento de nuevas herramientas, conexiones e ideas han llevado a una avalancha de nuevos resultados. Estos avances se han hecho posibles gracias al desarrollo reciente de varias nuevas  técnicas en TMA. Este texto no sólo abarca este tema en detalle sino que también presenta los desarrollos más recientes que han surgido de estos descubrimientos, por ejemplo en el contexto del transporte de calor de baja dimensión (en el lado de la física) o probabilidad integrable (en el lado matemático).

 

Extracto del índice:

1: History, Oriol Bohigas, Hans Weidenmüller

2: Integrable Probability: Stochastic Vertex Models and Symmetric Functions, Alexei Borodin, Leonid Petrov

3: Free Probability, Alice Guionnet

4: The Kardar-Parisi-Zhang Equation: A Statistical Physics Perspective, Herbet Spohn

5: Random Matrix Theory and Quantum Chromodynamics, Gernot Akemann

6: Random Matrix Theory and (Big) Data Analysis, Jean-Philippe Bouchaud

7: Random Matrices and Loop Equations, Bertrand Eynard

8: Random Matrices and Number Theory: Some Recent Themes, Jon P. Keating

9: Modern Telecommunications: A Playground for Physicists?, Aris L. Moustakas

10: Random Matrix Approaches to Open Quantum Systems, Henning Schomerus

11: Impurity Models and Products of Random Matrices, Alain Comtet, Yves Tourigny

12: Gaussian Multiplicative Chaos and Lioville Quantum Gravity, Rémi Rhodes, Vincent Vargas

13: Quantum Spin Chains and Classical Integrable Systems, Anton Zabrodin

 

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