¿Cuáles son sus recomendaciones para las probabilidades de autoestudio y las estadísticas para ingenieros y científicos?

Te recomendaría las siguientes cosas:

Puedes comenzar con la serie de videos online. Son muy fáciles de entender y, al mismo tiempo, consumirán menos tiempo.

  1. academia Khan
  2. jbstatistics (muy recomendable para la distribución de probabilidad).
  3. Introducción a la probabilidad y estadística

Intenta evitar las clases aburridas.

Libros:
1) Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias por Jay L. Devore

2) Probabilidad y estadísticas para ingenieros y científicos por Ronald E. Walpole

3) Estadística aplicada y probabilidad para ingenieros por Douglas C. Montgomery

Tome estos libros como una mano amiga (o para saber más sobre cosas particulares)

Desde mi preferencia personal, recomendaría los libros de Probabilidad de Sheldon M. Ross. Puedes seguir estos libros:

  1. Un primer curso de probabilidad.
  2. Introducción a los modelos de probabilidad.

Intenta empezar con lo pequeño. Mira los videos (busca en youtube también). Si encuentra cosas interesantes o propensas a errores, consulte a los libros.

Hay un montón de buenos materiales en internet. Pero es mejor si eliges uno y lo sigues.

Solo debe hacer estadísticas y probabilidad en conceptos básicos, luego inferencia y análisis. El curso de modelación estadística siguiendo de cerca la introducción es suficiente. Luego, debe alinear la introducción y el modelado a las aplicaciones. Por lo tanto, cualquier curso de aplicaciones o de ingeniería que utilice métodos estadísticos es una buena práctica. Hará su estudio estadístico concreto en su trabajo. Lo mismo se aplica a las ciencias, pero solo para el diseño y análisis experimental. No se pueden emplear estadísticas y probabilidades de manera efectiva para las teorías centrales, excepto las probabilísticas. Usualmente las teorías son deterministas y los experimentos y análisis varían de acuerdo a cada evento.

Para intuiciones: Statistics by Freedman & Pisani (este libro casi no tiene matemáticas, pero explica muy bien las estructuras subyacentes)

Para matemáticas y aplicaciones de hardcore:

  1. Teoría del aprendizaje estadístico por Tib Shirani;

2. Estadísticas matemáticas por Miller & Miller.

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