Deja a la estructura hablar

Ofrece los siguientes temas con profundidad: fuerte cobertura de propagación de errores, mayor énfasis en las herramientas de ajuste de modelos, mayor conciencia de los problemas de importancia en la práctica, así como la comprobación de suposiciones de modelo y del uso de la simulación. INDICE: 1. Muestreo y estadística descriptiva. 2. Probabilidad. 3. Propagación de errores. 4. Distribuciones comúnmente usadas. 5. Intervalos de confianza... Etc.

Se ha dedicado en este texto, mucha reflexión a la selección, organización y presentación de la materia, pensando en su exposición en el aula de clase; pero no se ha intentado ofrecer un libro a la medida de ningún programa ni exactamente ajustado a un calendario. Se deja al profesor cierto grado de libertad para que pueda elegir flexiblemente lo más adecuado a su clase.

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutro-sóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo.

Este libro pretende ser una introducción al Análisis Numérico; disciplina que se ocupa del diseño y estudio de procedimientos de resolución aproximada de problemas matemáticos con la ayuda del ordenador. Está dirigido a estudiantes de grado en ciencias experimentales, en ingeniería o en alguna carrera técnica, donde las Matemáticas actuales no se pueden concebir sin la capa que otorga esta disciplina. El libro comulga con el modelo de enseñanza del EESS, y está diseñado para ser un texto base, presto a promover el trabajo autónomo del alumno y a paliar la reducción del número...