El uso de modelos de probabilidad y métodos estadísticos para analizar datos se ha convertido en una práctica común en virtualmente todas las disciplinas científicas. Este libro pretende introducir con amplitud aquellos modelos y métodos que con mayor probabilidad se encuentran y utilizan los estudiantes en sus carreras de ingeniería y las ciencias naturales. Aun cuando los ejemplos y ejercicios se diseñaron pensando en los científicos e ingenieros, la mayoría de los métodos tratados son básicos en los análisis estadísticos en muchas otras disciplinas, por lo que los estudiantes de las ciencias administrativas y sociales también se beneficiarán con la lectura del libro.
Los estudiantes de un curso de estadística diseñado para servir a otras especialidades de estudio al principio es posible que duden del valor pertinencia de la materia, pero mi experiencia es que los estudiantes pueden ser conectados a la estadística con el uso de buenos ejemplos y ejercicios que combinen sus experiencias diarias con sus intereses científicos. Así pues, he trabajado duro para encontrar ejemplos reales y no artificiales, que alguien pensó que valía la pena recopilar y analizar. Muchos de los métodos presentados, sobre todo en los últimos capítulos sobre inferencia estadística, se ilustran analizando datos tomados de una fuente publicada y muchos de los ejercicios también implican trabajar con dichos datos. En ocasiones es posible que el lector no esté familiarizado con el contexto de un problema particular (como muchas veces yo lo estuve), pero me di cuenta que los problemas reales atraen más a los estudiantes con un contexto un tanto extraño que por problemas definitivamente artificiales en un entorno conocido.
Tabla de Contenido:
- 1. Generalidades y estadística descriptiva
- 2. Probabilidad
- 3. Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad
- 4. Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad
- 6. Estimación puntual
- 7. Intervalos estadísticos basados en una sola muestra
- 8. Pruebas de hipótesis basadas en una sola muestra
- 9. Inferencias basadas en dos muestras
- 10. Análisis de la varianza
- 11. Análisis de varianza con varios factores
- 12. Regresión lineal simple y correlación
- 13. Regresión múltiple y no lineal
- 14. Pruebas de bondad de ajuste y análisis de datos categóricos
- 15. Procedimientos sin distribución
- 16. Métodos de control de calidad
Captura:
*Mega: OPCION 1 | OPCION 2 | OPCION 3
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