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[Ebook – PDF] – Modelos probabilisticos y optimizacion

ESPAÑOL | PDF | EDICIONES ACADEMICAS | 2011 | 1 Edición

Victor Hernandez | ISBN 9788492477470

COD REF: 1000111549.RAR // PASS – CONTRASEÑA: L1BR05@YUD4.1NF0

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Ebook Modelos probabilisticos y optimizacion – Descripción y contenido

Métodos probabilisticos y Optimización es una introducción al Cálculo de probabilidades, la Estadística paramétrica y los Métodos de optimización que subraya las aplicaciones de la probabilidad a la Ciencia de los computadores y la Teoría de la información, que también sirve como introducción a los Procesos estocásticos o a las Redes bayesianas. Su estilo es sencillo y directo, ofreciendo una reflexión sobre los aspectos fundamentales de cada una de las disciplinas que trata con el fin de servir de cimiento sólido para ampliaciones posteriores del estudio. Es un texto especialmente adecuado para los estudiantes de Ingeniería eléctrica e Informática.

Este libro tiene como objetivo principal servir de texto base para la asignatura Estadística de los Grados en Ingeniería Informática y en Tecnologías de la Información que se imparten en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) de España. Para su completa comprensión no se requieren más conocimientos previos que los que proporciona un primer curso de Álgebra y Cálculo, evitado en la medida de lo posible las notaciones sobrecargadas y haciendo más hincapié en las descripciones verbales de los conceptos que en el formalismo subyacente. En síntesis, el desarrollo del texto es elemental, si bien no carente del necesario rigor que hay que exigir en esta materia. El texto introduce a tres bien áreas diferenciadas, pero conectadas entre sí: Probabilidad, Inferencia estadística y Optimización, su objeto es presentar los conceptos generales fundamentales que un ingeniero debe poseer acerca de cada una de estas áreas de conocimiento con un nivel suficiente para compren-der sus aplicaciones en la Ciencia de los computadores. Esta estructurado en cinco unidades didácticas. Cada una de ellas desarrolla un bloque homogéneo de contenidos en o referente al modelo o técnica que trata. Los dos prime-ros desarrollan los principios generales de los modelos probabilísticos en sus dos vertientes: la discreta y la continua. Por tratarse de un curso elemental, está fuera de lugar pretender una teoría general de la probabilidad basada completamente en las funciones de distribución y en la integral de LEBESGUE, aunque siempre que ha sido posible hemos procurado sugerir cuál es la formulación general de la teoría. Las dos unidades siguientes tratan dos aspectos cruciales de la Estadística: el muestreo estadístico y los métodos de inferencia. Por razones bastante obvias, hemos destacado los aspectos del muestreo más relacionados con la computación, en detrimento del estudio de los muestreos polietápicos. por conglomerados etc., más propio del investigador social. Los conceptos de Inferencia estadística se presentan en la forma más elemental posible, haciendo hincapié en su interpretación y la discusión de sus hipótesis, ya que no nos parece apropiado considerar al ingeniero informático con un usuario que debe limitarse a reproducir recetas de manera ciega. La última unidad es una introducción a la Optimización matemática, desarrollando los problemas de la programación lineal y presentando de manera sencilla la programación entera.

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