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Estadística Schaum

Por: Spiegel, Murray R | Stephens, Larry J.
Editor: México, D.F. McGraw-Hill 2009Edición: 4ª ed.Descripción: 577 p.; 27 cm.ISBN: 978-970-10-6887-8.Tema(s): ESTADISTICA | BIOESTADÍSTICA | MÉTODOS ESTADÍSTICOS | BIOMETRÍA | ESTADISTICA MATEMATICA
Contenidos:
Esta nueva edición contiene ejemplos nuevos, 130 figuras y resultados obtenidos cinco paquetes de software representativos de los cientos o quizá miles de paquetes de software usados en estadística. Todas las figuras de la tercera edición han sido sustituidas por figuras nuevas, un poco diferentes, creadas empleando estos cinco paquetes de software: EXEL, MINITAB, SAS, SPSS y STATISTIX. Los ejemplos tienen una gran influencia de USA Today, pues este periódico es una gran fuente de temas y ejemplos actuales de la estadística. Otros de los cambios que se encontrarán en esta edición son: el capítulo 18 sobres análisis de serie de tiempos fue eliminado y el capítulo 19 sobre control estadístico de procesos y capacidad de procesos se convirtieron en el capítulo 18. Las respuestas a los ejercicios complementarios, al final de cada capítulo, se presentan ahora con más detalle.
Resumen: ÍNDICE CAPÍTULO 1 Variables y gráficas Estadística Población y muestra; estadística inductiva (o inferencial) y estadística descriptiva Variables: discretas y continuas Redondeo de cantidades numéricas Notación científica Cifras significativas Cálculos Funciones Coordenadas rectangulares Gráficas Ecuaciones Desigualdades Logaritmos Propiedades de los logaritmos Ecuaciones logarítmicas CAPÍTULO 2 Distribuciones de frecuencia Datos en bruto Ordenaciones Distribuciones de frecuencia Intervalos de clase y límites de clase Fronteras de clase Tamaño o amplitud de un intervalo de clase La marca de clase 3 Reglas generales para formar una distribución de frecuencia Histogramas y polígonos de frecuencia Distribuciones de frecuencia relativa Distribuciones de frecuencia acumulada y ojivas Distribuciones de frecuencia acumulada relativa y ojivas porcentuales Curvas de frecuencia y ojivas suavizadas Tipos de curvas de frecuencia CAPÍTULO 3 Media, mediana y moda, y otras medidas de tendencia central Índices o subíndices Sumatoria Promedios o medidas de tendencia central La media aritmética Media aritmética ponderada Propiedades de la media aritmética Calculo de la media aritmética para datos agrupados La mediana La moda Relación empírica entre la media, la mediana y la moda La media geométrica G La media armónica H Relación entre las medias aritmética, geométrica y armónica La raíz cuadrada media Cuartiles, deciles y percentiles Software y medidas de tendencia central CAPÍTULO 4 Desviación estándar y otras medidas de dispersión Dispersión o variación Rango Desviación media Rango semiintercuartílico Rango percentil 10-90 Desviación estándar Varianza Método abreviado para el cálculo de la desviación estándar Propiedades de la desviación estándar Comprobación de Charlier Corrección de Sheppard para la varianza Relaciones empíricas entre las medidas de dispersión Dispersión absoluta y relativa; coeficiente de variación Variable estandarizada; puntuaciones estándar Software y medidas de dispersión CAPÍTULO 5 Momentos, sesgo y curtosis Momentos Momentos para datos agrupados Relaciones entre momentos Calculo de momentos con datos agrupados Comprobación de Charlier y corrección de Sheppard Momentos en forma adimensional Sesgo Curtosis Momentos, sesgo y curtosis poblacionales Cálculo del sesgo (o asimetría) y de la curtosis empleando software CAPÍTULO 6 Teoría elemental de la probabilidad Definiciones de probabilidad Probabilidad condicional; eventos independientes y dependientes Eventos mutuamente excluyentes Distribuciones de probabilidad Esperanza matemática Relación entre media y varianza poblacionales y muestrales Análisis combinatorio Combinaciones Aproximación de Stirling para n Relación entre la probabilidad y la teoría de conjuntos Diagramas de Euler o de Venn y probabilidad CAPÍTULO 7 Las distribuciones binomial, normal y de Poisson La distribución binomial La distribución normal Relación entre las distribuciones binomial y normal La distribución de Poisson Relación entre las distribuciones binomial y de Poisson La distribución multinomial Ajuste de distribuciones teóricas a distribuciones muestrales de frecuencia CAPÍTULO 8 Teoría elemental del muestreo Teoría del muestreo Muestras aleatorias y números aleatorios Muestreo con reposición y sin ella Distribuciones muestrales Distribuciones muestrales de medias Distribuciones muestrales de proporciones Distribuciones muestrales de diferencias y sumas Errores estándar Demostración de la teoría elemental del muestreo empleando software CAPÍTULO 9 Teoría de la estimación estadística Estimación de parámetros Estimaciones insesgadas Estimaciones eficientes Estimaciones puntuales y estimaciones por intervalo; su confiabilidad Estimación de parámetros poblacionales mediante un intervalo de confianza Error probable CAPÍTULO 10 Teoría estadística de la decisión Decisiones estadísticas Hipótesis estadísticas Pruebas de hipótesis y de significancia o reglas de decisión Errores Tipo I y Tipo II Nivel de significancia Pruebas empleando distribuciones normales Pruebas de una y de dos colas Pruebas especiales Curva característica de operación; potencia de una prueba Valor p en pruebas de hipótesis Graficas de control Pruebas para diferencias muestrales Pruebas empleando distribuciones binomiales CAPÍTULO 11 Teoría de las muestras pequeñas Distribución t de Student Intervalos de confianza Pruebas de hipótesis y de significancia Distribución ji cuadrada Intervalos de confianza para a Grados de libertad La distribución F CAPÍTULO 12 La prueba ji cuadrada Frecuencias observadas y frecuencias teóricas Definición de x2 Pruebas de significancia La prueba ji cuadrada de bondad de ajuste Tablas de contingencia Corrección de Yates por continuidad Formulas sencillas para calcular Coeficiente de contingencia Correlación de atributos Propiedad aditiva dé CAPÍTULO 13 Ajuste de curva y método de mínimos cuadrados Relación entre variables Ajuste de curvas Ecuaciones de curvas de aproximación Método de ajuste de curvas a mano La línea recta El método de mínimos cuadrados La rece de mínimos cuadrados Relaciones no lineales La parábola de mínimos cuadrados Regresión Aplicaciones a series de tiempo Problemas en los que intervienen más de dos variables CAPÍTULO 14 Teoría de la correlación Correlación y regresión Correlación lineal Medidas de la correlación Las rectas de regresión de mínimos cuadrados El error estándar de estimación Variación explicada y no explicada Coeficiente de correlación Observaciones acerca del coeficiente de correlación Formula producto-momento para el coeficiente de correlación lineal Formulas simplificadas para el cálculo Rectas de regresión y el coeficiente de correlación lineal Correlación de series de tiempo Correlación de atributos Teoría muestral de la Correlación Teoría muestral de la regresión CAPÍTULO 15 Correlación múltiple y Correlación parcial Correlación múltiple Notación empleando subíndice Ecuaciones de regresión y pianos de regresión Ecuaciones normales para los pianos de regresión de mínimos cuadrados Pianos de regresión y coeficientes de Correlación Error estándar de estimación Coeficiente de Correlación múltiple Cambio de la variable dependiente Generalizaciones a más de tres variables Correlación parcial Relaciones entre coeficientes de Correlación múltiple y coeficientes de Correlación parcial Regresión múltiple no lineal CAPÍTULO 16 Análisis de varianza Objetivo del Análisis de varianza Clasificación en un sentido o experimentos con un factor Variación total, variación dentro de tratamientos y variación entre tratamientos Métodos abreviados para obtener las variaciones Modelo matemático para el Análisis de varianza Valores esperados de las variaciones Distribuciones de las variaciones Prueba F para la hipótesis nula de medias iguales Tablas para el Análisis de varianza Modificaciones para cantidades desiguales de observaciones Clasificación en dos sentidos o experimentos con dos factores Notación para experimentos con dos factores Variaciones en los experimentos con dos factores Análisis de varianza para experimentos con dos factores Experimentos con dos factores con replicación Diseño experimental CAPÍTULO 17 Pruebas no paramétricas Introducción La prueba de los signos La prueba U de Mann-Whitney La prueba H de Kruskal-Wallis Prueba H corregida para empates Prueba de las rachas para aleatoriedad Otras aplicaciones de la prueba de las rachas Correlación de rangos de Spearman Análisis general de las gráficas de control Graficas de control de variables y graficas de control de atributos Graficas X-barra y graficas R Pruebas para causas especiales Capacidad de procesos Graficas P y NP Otras graficas de control Respuestas a los problemas suplementarios APÉNDICES I Ordenadas (Y) en z, en la curva normal estándar II Áreas bajo la curva normal estándar, desde 0 hasta z III Valores percentiles (tp) correspondientes a la distribución t de Student con v grados de libertad (área sombreada =p) IV Valores percentiles (xl) correspondientes a la distribución Ji cuadrada con v grados de libertad (área sombreada = p) 564? V Valores del percentil 95 correspondientes a la distribución F (v1 grados de libertad en el numerador) (v2 grados de libertad en el denominador) VI Valores del percentil 99 correspondientes a la distribución F (v1 grados de libertad en el numerador) (v2 grados de libertad en el denominador) VII Logaritmos comunes con cuatro cifras decimales. Valores de e-x IX Números aleatorios Índice
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Colección General 519.5 SP755e (Navegar estantería) Disponible CHF 398

Esta nueva edición contiene ejemplos nuevos, 130 figuras y resultados obtenidos cinco paquetes de software representativos de los cientos o quizá miles de paquetes de software usados en estadística.
Todas las figuras de la tercera edición han sido sustituidas por figuras nuevas, un poco diferentes, creadas empleando estos cinco paquetes de software: EXEL, MINITAB, SAS, SPSS y STATISTIX. Los ejemplos tienen una gran influencia de USA Today, pues este periódico es una gran fuente de temas y ejemplos actuales de la estadística.
Otros de los cambios que se encontrarán en esta edición son: el capítulo 18 sobres análisis de serie de tiempos fue eliminado y el capítulo 19 sobre control estadístico de procesos y capacidad de procesos se convirtieron en el capítulo 18. Las respuestas a los ejercicios complementarios, al final de cada capítulo, se presentan ahora con más detalle.


ÍNDICE

CAPÍTULO 1 Variables y gráficas
Estadística
Población y muestra; estadística inductiva (o inferencial) y estadística descriptiva
Variables: discretas y continuas
Redondeo de cantidades numéricas
Notación científica
Cifras significativas
Cálculos
Funciones
Coordenadas rectangulares
Gráficas
Ecuaciones
Desigualdades
Logaritmos
Propiedades de los logaritmos
Ecuaciones logarítmicas

CAPÍTULO 2 Distribuciones de frecuencia
Datos en bruto
Ordenaciones
Distribuciones de frecuencia
Intervalos de clase y límites de clase
Fronteras de clase
Tamaño o amplitud de un intervalo de clase
La marca de clase 3
Reglas generales para formar una distribución de frecuencia
Histogramas y polígonos de frecuencia
Distribuciones de frecuencia relativa
Distribuciones de frecuencia acumulada y ojivas
Distribuciones de frecuencia acumulada relativa y ojivas porcentuales
Curvas de frecuencia y ojivas suavizadas
Tipos de curvas de frecuencia

CAPÍTULO 3 Media, mediana y moda, y otras medidas de tendencia central
Índices o subíndices
Sumatoria
Promedios o medidas de tendencia central
La media aritmética
Media aritmética ponderada
Propiedades de la media aritmética
Calculo de la media aritmética para datos agrupados
La mediana
La moda
Relación empírica entre la media, la mediana y la moda
La media geométrica G
La media armónica H
Relación entre las medias aritmética, geométrica y armónica
La raíz cuadrada media
Cuartiles, deciles y percentiles
Software y medidas de tendencia central

CAPÍTULO 4 Desviación estándar y otras medidas de dispersión
Dispersión o variación
Rango
Desviación media
Rango semiintercuartílico
Rango percentil 10-90
Desviación estándar
Varianza
Método abreviado para el cálculo de la desviación estándar
Propiedades de la desviación estándar
Comprobación de Charlier
Corrección de Sheppard para la varianza
Relaciones empíricas entre las medidas de dispersión
Dispersión absoluta y relativa; coeficiente de variación
Variable estandarizada; puntuaciones estándar
Software y medidas de dispersión

CAPÍTULO 5 Momentos, sesgo y curtosis
Momentos
Momentos para datos agrupados
Relaciones entre momentos
Calculo de momentos con datos agrupados
Comprobación de Charlier y corrección de Sheppard
Momentos en forma adimensional
Sesgo
Curtosis
Momentos, sesgo y curtosis poblacionales
Cálculo del sesgo (o asimetría) y de la curtosis empleando software

CAPÍTULO 6 Teoría elemental de la probabilidad
Definiciones de probabilidad
Probabilidad condicional; eventos independientes y dependientes
Eventos mutuamente excluyentes
Distribuciones de probabilidad
Esperanza matemática
Relación entre media y varianza poblacionales y muestrales
Análisis combinatorio
Combinaciones
Aproximación de Stirling para n
Relación entre la probabilidad y la teoría de conjuntos
Diagramas de Euler o de Venn y probabilidad

CAPÍTULO 7 Las distribuciones binomial, normal y de Poisson
La distribución binomial
La distribución normal
Relación entre las distribuciones binomial y normal
La distribución de Poisson
Relación entre las distribuciones binomial y de Poisson
La distribución multinomial
Ajuste de distribuciones teóricas a distribuciones muestrales de frecuencia

CAPÍTULO 8 Teoría elemental del muestreo
Teoría del muestreo
Muestras aleatorias y números aleatorios
Muestreo con reposición y sin ella
Distribuciones muestrales
Distribuciones muestrales de medias
Distribuciones muestrales de proporciones
Distribuciones muestrales de diferencias y sumas
Errores estándar
Demostración de la teoría elemental del muestreo empleando software

CAPÍTULO 9 Teoría de la estimación estadística
Estimación de parámetros
Estimaciones insesgadas
Estimaciones eficientes
Estimaciones puntuales y estimaciones por intervalo; su confiabilidad
Estimación de parámetros poblacionales mediante un intervalo de confianza
Error probable

CAPÍTULO 10 Teoría estadística de la decisión
Decisiones estadísticas
Hipótesis estadísticas
Pruebas de hipótesis y de significancia o reglas de decisión
Errores Tipo I y Tipo II
Nivel de significancia
Pruebas empleando distribuciones normales
Pruebas de una y de dos colas
Pruebas especiales
Curva característica de operación; potencia de una prueba
Valor p en pruebas de hipótesis
Graficas de control
Pruebas para diferencias muestrales
Pruebas empleando distribuciones binomiales

CAPÍTULO 11 Teoría de las muestras pequeñas
Distribución t de Student
Intervalos de confianza
Pruebas de hipótesis y de significancia
Distribución ji cuadrada
Intervalos de confianza para a
Grados de libertad
La distribución F

CAPÍTULO 12 La prueba ji cuadrada
Frecuencias observadas y frecuencias teóricas
Definición de x2
Pruebas de significancia
La prueba ji cuadrada de bondad de ajuste
Tablas de contingencia
Corrección de Yates por continuidad
Formulas sencillas para calcular
Coeficiente de contingencia
Correlación de atributos
Propiedad aditiva dé

CAPÍTULO 13 Ajuste de curva y método de mínimos cuadrados
Relación entre variables
Ajuste de curvas
Ecuaciones de curvas de aproximación
Método de ajuste de curvas a mano
La línea recta
El método de mínimos cuadrados
La rece de mínimos cuadrados
Relaciones no lineales
La parábola de mínimos cuadrados
Regresión
Aplicaciones a series de tiempo
Problemas en los que intervienen más de dos variables

CAPÍTULO 14 Teoría de la correlación
Correlación y regresión
Correlación lineal
Medidas de la correlación
Las rectas de regresión de mínimos cuadrados
El error estándar de estimación
Variación explicada y no explicada
Coeficiente de correlación
Observaciones acerca del coeficiente de correlación
Formula producto-momento para el coeficiente de correlación lineal
Formulas simplificadas para el cálculo
Rectas de regresión y el coeficiente de correlación lineal
Correlación de series de tiempo
Correlación de atributos
Teoría muestral de la Correlación
Teoría muestral de la regresión

CAPÍTULO 15 Correlación múltiple y Correlación parcial
Correlación múltiple
Notación empleando subíndice
Ecuaciones de regresión y pianos de regresión
Ecuaciones normales para los pianos de regresión de mínimos cuadrados
Pianos de regresión y coeficientes de Correlación
Error estándar de estimación
Coeficiente de Correlación múltiple
Cambio de la variable dependiente
Generalizaciones a más de tres variables
Correlación parcial
Relaciones entre coeficientes de Correlación múltiple y coeficientes de Correlación parcial
Regresión múltiple no lineal

CAPÍTULO 16 Análisis de varianza
Objetivo del Análisis de varianza
Clasificación en un sentido o experimentos con un factor
Variación total, variación dentro de tratamientos y variación entre tratamientos
Métodos abreviados para obtener las variaciones
Modelo matemático para el Análisis de varianza
Valores esperados de las variaciones
Distribuciones de las variaciones
Prueba F para la hipótesis nula de medias iguales
Tablas para el Análisis de varianza
Modificaciones para cantidades desiguales de observaciones
Clasificación en dos sentidos o experimentos con dos factores
Notación para experimentos con dos factores
Variaciones en los experimentos con dos factores
Análisis de varianza para experimentos con dos factores
Experimentos con dos factores con replicación
Diseño experimental

CAPÍTULO 17 Pruebas no paramétricas
Introducción
La prueba de los signos
La prueba U de Mann-Whitney
La prueba H de Kruskal-Wallis
Prueba H corregida para empates
Prueba de las rachas para aleatoriedad
Otras aplicaciones de la prueba de las rachas
Correlación de rangos de Spearman
Análisis general de las gráficas de control
Graficas de control de variables y graficas de control de atributos
Graficas X-barra y graficas R
Pruebas para causas especiales
Capacidad de procesos
Graficas P y NP
Otras graficas de control
Respuestas a los problemas suplementarios

APÉNDICES
I Ordenadas (Y) en z, en la curva normal estándar
II Áreas bajo la curva normal estándar, desde 0 hasta z
III Valores percentiles (tp) correspondientes a la distribución t de Student con v grados de libertad (área sombreada =p)
IV Valores percentiles (xl) correspondientes a la distribución Ji cuadrada con v grados de libertad (área sombreada = p) 564?
V Valores del percentil 95 correspondientes a la distribución F (v1 grados de libertad en el numerador) (v2 grados de libertad en el denominador)
VI Valores del percentil 99 correspondientes a la distribución F (v1 grados de libertad en el numerador) (v2 grados de libertad en el denominador)
VII Logaritmos comunes con cuatro cifras decimales. Valores de e-x
IX Números aleatorios

Índice

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