Creo que estás hablando de:
- Inferencia estadística de George Casella y Roger L. Berger
- Inferencia estadística lineal y sus aplicaciones por CR Rao
El libro escrito por Casella Berger está dirigido a un público mucho más amplio , aquellos que están haciendo un curso básico de Estadística también pueden consultar ese libro. El libro solo requiere que tengas un conocimiento profundo sobre el cálculo.
Mientras, el libro escrito por CR Rao está dirigido a estudiantes que ya tienen algún conocimiento de estadísticas . Aunque en este libro aparecen temas básicos como los MGF, las distribuciones conjuntas, la covarianza, etc., generalmente se mantienen al mínimo con solo las definiciones teóricas básicas. Por lo tanto, sirve para alguien que ya está familiarizado con los conceptos básicos, mientras que alguien que es nuevo en estos temas puede tener dificultades con la forma en que está escrito en el libro de CR Rao.
Por el contrario, el libro de Cassella Berger explica incluso los temas más básicos, suponiendo que no tenga conocimiento previo, y proporciona una gran cantidad de ejemplos o preguntas resueltas donde sea necesario .
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El libro escrito por CR Rao requiere una comprensión profunda de Matrix Theory y Linear Algebra. Teniendo en cuenta este requisito, aunque el autor ha dedicado un capítulo entero sobre este tema, aún siento que uno puede encontrar dificultades si no ha realizado un curso riguroso sobre teoría de matrices en su graduación antes de retomar este libro.
Mientras que el libro de Cassella Berger hace la menor aparición de la notación matricial y, por lo tanto, solo requiere que tenga un conocimiento profundo del cálculo.
Sin embargo, la inclusión de la notación Matrix viene con las ventajas de cubrir temas más avanzados como el Análisis Multivariante. Esto también da la libertad de avanzar por ANOVA unidireccional. Mientras que el libro de Casella Berger se detiene en una regresión lineal simple, el libro de CR Rao se extiende más allá del Modelo lineal general con regresión lineal múltiple, utilizando la notación Matrix.
El libro CR Rao contiene casi todo lo explicado en el libro Casella Berger e incluye muchos otros temas, como la inferencia no paramétrica .
Ambos libros tienen una buena cantidad de problemas para practicar. Sin embargo, el manual de solución de los problemas solo está disponible para el libro de Casella Berger.
¡Ambos libros son muy buenos y no se pueden comparar ya que el público objetivo es diferente! Si eres nuevo en Estadística, definitivamente recomendaría Casella Berger. Si bien conoce bien las estadísticas básicas y la teoría de matrices y desea tener un amplio conocimiento de la inferencia estadística, puede probar el libro CR Rao.