Los siete pilares de la sabiduría estadística

Stephen M. Stigler

La estadística está en todas partes: en las calificaciones de la escuela, en las encuestas que aspiran a anticipar un resultado electoral, en el descubrimiento de nuevas partículas elementales. Pero, ¿qué tiene de singular esta disciplina? Stephen M. Stigler propone que la sabiduría estadística se apoya en siete grandes pilares conceptuales que han ido madurando con el paso de los siglos y han contribuido a que hoy sea, por méritos propios, una ciencia versátil y rigurosa. Mediante el recuento de situaciones clave, la presentación de ideas que en su momento fueron revolucionarias y el retrato de algunos pensadores audaces, Stigler describe cómo al desechar parte de los datos en realidad podemos describirlos mejor, cómo aumenta la información cuando crece el número de observaciones, cómo se ha usado la probabilidad para cuantificar la precisión de una medida, cómo la variación interna de los datos puede ser suficiente para estudiarlos, cómo lo ya observado permite imaginar lo que aún no ocurre, cómo los procesos aleatorios pueden ser una magnífica herramienta y cómo se han desarrollado ciertos modelos teóricos para explicar todo tipo de fenómenos. El lector comprobará que esta sólida estructura explica por qué la estadística está aquí, allá y acullá.

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Edición patrocinada por la Asociación Mexicana de Estadística
Traducción de Miguel Nadal Palazón
ISBN 978-607-97732-0-5
184 pp., 13.5 × 21 cm, $200

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Destilado a partir de siglos de investigación y aderezado con ingenio, este banquete para la mente —cocinado con maestría y servido en siete tiempos— es un verdadero deleite para todo aquel que quiera razonar a partir de datos (muchos o pocos).
Xiao-Li Meng, Universidad de Harvard

El pensamiento científico más difícil se ocupa de lo que está en los sótanos de una disciplina; Stigler emplea aquí una brillante linterna en sus investigaciones subterráneas en el influyentísimo campo de la estadística.
Bradley Efron, Universidad de Stanford

Lee aquí una reseña (en inglés) en New Scientist.