teoría de grafos

1. "Introduction to Graph Theory" de Douglas B. West (Libro)
2. "Graph Theory and Its Applications" de Jonathan L. Gross y Jay Yellen (Libro)
3. "Handbook of Graph Theory" de Jonathan L. Gross (Libro)
4. "Graph Algorithms" de Shimon Even (Libro)
5. "Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World" de David Easley y Jon Kleinberg (Libro)
6. "Algorithms on Strings, Trees and Sequences: Computer Science and Computational Biology" de Dan Gusfield (Libro)
7. "The Structure and Dynamics of Networks" de Mark Newman (Libro)
8. "Graph Theory: Modeling, Applications, and Algorithms" de Geir Agnarsson y Raymond Greenlaw (Libro)
9. "Graphs, Networks and Algorithms" de Franco Moretti (Libro)
10. "Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition" de Abraham Kandel y Horst Bunke (Libro)

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Estadística y método Científico

 Podemos definir a la ciencia como un cuerpo de doctrinas (principios, fundamentos, paradigmas o teorías) sistematizados que construye un campo particular del saber humano , y en consecuencia podríamos definir al Método Científico como el procedimiento por el cual se adquieren conocimientos para aumentar este cuerpo de principios, fundamentos, paradigmas o teorías, que es la ciencia o las ciencias mejor dicho. Uno de los aspectos más importantes del método científico es la audacia de formular hipótesis el otro y normalmente es anterior a este es la gran paciencia de saber observar. El tercer aspecto es confrontar ambos, es decir la observación vs las consecuencias deducibles de la(s) hipótesis planteadas, lo cual conducir a hipótesis replanteadas, de las cuales volvemos a deducir otras consecuencias distintas a las primeras que deberán verificarse con nuevas observaciones. En todo lo anterior la estadística juega un papel decisivo en los diversos aspectos del método antes descrito:...
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Diferencia entre: estadístico, parámetro y estimador...

En estadística, los términos  estadístico ,  parámetro  y  estimador  tienen significados distintos, aunque están interrelacionados. A continuación, se explican sus diferencias: 1. Parámetro Un parámetro es una medida numérica que describe una característica de una población completa. Es un valor fijo pero generalmente desconocido, ya que rara vez se puede analizar toda la población. Los parámetros suelen representarse con letras griegas, como  μ μ  (media poblacional) o  σ σ  (desviación estándar poblacional). Ejemplos de parámetros incluyen: La media de la población ( μ μ ). La proporción de la población ( P P ). La varianza de la población ( σ 2 σ 2 ). Ejemplo:  Si queremos conocer la altura promedio de todos los estudiantes de una universidad, esa altura promedio sería un parámetro. 2. Estadístico Un estadístico es una medida calculada a partir de los datos de una muestra extraída de la población. Es un valor observable y varía entre...
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Teoría del conteo (EstyProb I-II)

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