Statistics and Analysis of Scientific Data - Bonamente, Massimiliano ((Graduate Texts in Physics))
Contiene: 1) Teoría de la probabilidad; 2) Variables aleatorias y sus distribuciones; 3) Tres distribuciones fundamentales: binomial, gaussiana y Poisson; 4) La distribución de funciones de variables aleatorias; 5) Propagación de errores y simulación de variables aleatorias; 6) Máxima verosimilitud y otros métodos para estimar variables; 7) Métodos de inferencia e intervalos de confianza de variables aleatorias; 8) Valores promedio de variables aleatorias; 9) Pruebas de hipótesis y estadística fundamental; 10) Tablas de contingencia y pruebas diagnósticas; 11) Regresión lineal y no lineal para datos gaussianos; 12) Bondad de ajuste e incertidumbre de los parámetros para datos gaussianos; 13) Regresión multivariable; 14) El coeficiente de correlación lineal; 15) Datos de Poisson de conteo bajo y el estadístico de Cash; 16) Métodos de máxima verosimilitud y estimación de parámetros con el estadístico de Cash; 17) Errores sistemáticos y dispersión intrínseca; 18) Regresión con errores bivariados; 19) Comparación de modelos y datos; 20) Métodos de Monte Carlo y remuestreo; 21) Introducción a las cadenas de Markov; 22) Cadenas de Markov Monte Carlo; 23) Métodos numéricos y códigos Python.