Probabilidad y estadística : (Record no. 39727)

MARC details
000 -CABECERA
Campo de control de longitud fija 10410nam a2200373 a 4500
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
Identificador del número de control AR-sfUTN
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
Códigos de información de longitud fija 170717s1988 mx ||||| |||| 00| 0 spa d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
ISBN 9684518560
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro transcriptor AR-sfUTN
041 ## - CÓDIGO DE LENGUA
Código de lengua del texto spa
080 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL UNIVERSAL
Clasificación Decimal Universal 519.2 C16
Edición de la CDU 2000
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre personal Canavos, George C.
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Probabilidad y estadística :
Resto del título aplicaciones y métodos /
Mención de responsabilidad George C. Canavos.
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC.
Lugar de publicación, distribución, etc. México :
Nombre del editor, distribuidor, etc. McGraw-Hill,
Fecha de publicación, distribución, etc. 1988
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 651 p.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre del tipo de medio sin mediación
Código del tipo de medio n
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre del tipo de soporte volumen
Código del tipo de soporte nc
505 80 - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato CONTENIDO<br/>CAPITULO UNO. Introducción y estadística descriptiva 1<br/>1.1 Introducción 1<br/>1.2 Descripción gráfica de los datos 3<br/>1.3 Medidas numéricas descriptivas 11<br/>Apéndice: Sumatorias y otras notaciones simbólicas 25<br/>CAPITULO DOS. Conceptos en probabilidad 28<br/>2.1 Introducción 28<br/>2.2 La definición clásica de probabilidad 29<br/>2.3 Definición de probabilidad como frecuencia relativa 30<br/>2.4 Interpretación subjetiva de la probabilidad 31<br/>2.5 Desarrolló axiomático de la probabilidad 32<br/>2.6 Probabilidades conjunta, marginal y condicional 36<br/>2.7 Eventos estadísticamente independientes 41<br/>2.8 El teorema de Bayes 43<br/>2.9 Permutaciones y combinaciones 45<br/>CAPITULO TRES. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad 52<br/>3.1 El concepto de variable aleatoria 52<br/>3.2 Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas 53<br/>3.3 Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas 57<br/>3.4 Valor esperado de una variable aleatoria 62<br/>3.5 Momentos de una variable aleatoria 67<br/>3.6 Otras medidas de tendencia central y dispersión 75<br/>3.7 Funciones generadoras de momentos 80<br/>CAPITULO CUATRO. Algunas distribuciones discretas de probabilidad 88<br/>4.1 Introducción 88<br/>4.2 La distribución binomial 89<br/>4.3 La distribución de Poisson 100<br/>4.4 La distribución hipergeométrica 108<br/>4.5 La distribución binomial negativa 115<br/>Apéndice: Deducción de la función de probabilidad de Poisson 126<br/>Apéndice: Demostración del teorema 4.1 128<br/>CAPITULO CINCO. Algunas distribuciones continuas de probabilidad 130<br/>5.1 Introducción 130<br/>5.2 La distribución normal 130<br/>5.3 La distribución uniforme 143<br/>5.4 La distribución beta 147<br/>5.5 La distribución gama 152<br/>5.6 La distribución de Weibull 159<br/>5.7 La distribución exponencial negativa 163<br/>5.8 La distribución de una función de variable aleatoria 167<br/>5.9 Conceptos básicos en la generación de números aleatorios por computadora 171<br/>5.9.1 Distribución uniforme sobre el intervalo (a, b) 173<br/>5.9.2 La distribución de Weibull 173<br/>5.9.3 La distribución de Erlang 174<br/>5.9.4 La distribución normal 174<br/>5.9.5 La distribución binomial 174<br/>5.9.6 La distribución de Poisson 175<br/>Apéndice: Demostración de que la expresión (5.1) es una función de densidad de probabilidad 181<br/>Apéndice: Demostración del teorema 5.1 182<br/>CAPITULO SEIS. Distribuciones conjuntas de probabilidad 185<br/>6.1 Introducción 185<br/>6.2 Distribuciones de probabilidad bivariadas 185<br/>6.3 Distribuciones marginales de probabilidad 189<br/>6.4 Valores esperados y momentos para distribuciones bivariadas 191<br/>6.5 Variables aleatorias estadísticamente independientes 194<br/>6.6 Distribuciones de probabilidad condicional 197<br/>6.7 Análisis bayesiano: las distribuciones a priori y a posteriori 200<br/>6.8 La distribución normal bivariada 207<br/>CAPITULO SIETE. Muestras aleatorias y distribuciones de muestreo 214<br/>7.1 Introducción 214<br/>7.2 Muestras aleatorias 214<br/>7.3 Distribuciones de muestreo de estadísticas 218<br/>7.4 La distribución de muestreo de A' 209<br/>7.5 La distribución de muestreo de S' 231<br/>7.6 La distribución t de Student 234<br/>7.7 La distribución de la diferencia entre dos medias muestrales 238<br/>7.8 La distribución F 240<br/>Apéndice: Demostración del teorema central del límite 247<br/>Apéndice: Deducción de la función de densidad de probabilidad t de Student 249<br/>CAPÍTULO OCHO. Estimación puntual y por intervalo 251<br/>8.1 Introducción 251<br/>8.2 Propiedades deseables de los estimadores puntuales 251<br/>8.2.1 Estimadores insesgados 255<br/>8.2.2 Estimadores consistentes 256<br/>8.2.3 Estimadores insesgados de varianza mínima 259<br/>8.2.4 Estadísticas suficientes 261<br/>8.3 Métodos de estimación puntual 264<br/>8.3.1 Estimación por máxima verosimilitud 264<br/>8.3.2 Método de los momentos 268<br/>8.3.3 Estimación por máxima verosimilitud para muestras censuradas 269<br/>8.4 Estimación por intervalo 271<br/>8.4.1 Intervalos de confianza para y, cuando se muestrea una distribución normal con varianza conocida 274<br/>8.4.2 Intervalos de confianza para p cuando se muestrea una distribución normal con varianza desconocida 277<br/>8.4.3 Intervalos de confianza para la diferencia de medias cuando se muestran dos distribuciones normales independientes 278<br/>8.4.4 Intervalos de confianza para s2 cuando se muestrea una distribución normal con media desconocida 280<br/>8.4.5 Intervalos de confianza para el cociente de dos varianzas cuando se muestran dos distribuciones normales independientes 281<br/>8.4.6 Intervalos de confianza para el par metro de proporción p cuando se muestrea una distribución binomial 282<br/>8.5 Estimación bayesiana 285<br/>8.5.1 Estimación puntual bayesiana 286<br/>8.5.2 Estimación bayesiana por intervalo 288<br/>8.6 Límites estadísticos de tolerancia 290<br/>8.6.1 Límites de tolerancia independientes de la distribución 290<br/>8.6.2 Límites de tolerancia cuando se muestrea una distribución normal 293<br/>CAPITULO NUEVE. Prueba de hipótesis estadísticas 303<br/>9.1 Introducción 303<br/>9.2 Conceptos básicos para la prueba de hipótesis estadísticas 303<br/>9.3 Tipos de regiones críticas y la función de potencia 311<br/>9.4 Las mejores pruebas 314<br/>9.5 Principios generales para probar una H, simple contra una H1 uni o bilateral 321<br/>9.5.1 Principios generales para el caso 1 323<br/>9.5.2 Principios generales para el caso 2 324<br/>9.5.3 Principios generales para el caso 3 325<br/>9.6 Prueba de hipótesis con respecto a las medias cuando se muestrean distribuciones normales 326<br/>9.6.1 Pruebas para una muestra 327<br/>9.6.2 Pruebas para dos muestras 333<br/>9.6.3 Reflexión sobre las suposiciones y sensitividad 338<br/>9.6.4 Prueba sobre las medias cuando las observaciones están pareadas 340<br/>9.7 Pruebas de hipótesis con respecto a las varianzas cuando se muestrean distribuciones normales 346<br/>9.7.1 Pruebas para una muestra 346<br/>9.7.2 Pruebas para dos muestras 348<br/>9.8 Inferencias con respecto a las proporciones de dos distribuciones binomiales independientes 350<br/>CAPITULO DIEZ. Pruebas de bondad de ajuste y análisis de tablas de contingencia 362<br/>10.1 Introducción 362<br/>10.2 La prueba de bondad de ajuste chi-cuadrada 363<br/>10.3 La estadística de Kolmogorov-Smirnov 368<br/>10.4 La prueba chi-cuadrada para el análisis de tablas de contingencia con dos criterios de clasificación 370<br/>CAPITULO ONCE. Métodos para el control de calidad y muestreo para aceptación 379<br/>11.1 Introducción 379<br/>11.2 Tablas de control estadístico 379<br/>11.2.1 Tablas X (media conocida de la población) 381<br/>11.2.2 Tablas S (desviación estándar conocida de la población) 383<br/>11.2.3 Tablas X y S (media y varianza desconocidas de la población) 304<br/>11.3 Procedimientos del muestreo para aceptación 388<br/>11.3.1 El desarrollo de planes de muestreo sencillos para riesgos estipulados del productor y del consumidor 392<br/>11.3.2 Muestreo para aceptación por variables 393<br/>11.3.3 Sistemas de planes de muestreo 396<br/>CAPITULO DOCE. Diseño y análisis de experimentos estadísticos 401<br/>12.1 Introducción 401<br/>12.2 Experimentos estadísticos 401<br/>12.3 Diseños estadísticos 403<br/>12.4 Análisis de experimentos unifactoriales en un diseño completamente aleatorio 404<br/>12.4.1 Análisis de varianza para un modelo de efectos fijos 407<br/>12.4.2 Método de Scheffé para comparaciones múltiples 413<br/>12.4.3 Análisis de residuos y efectos de la violación de las suposiciones 415<br/>12.4.4 El caso de efectos aleatorios 418<br/>12.5 Análisis de experimentos con sólo un factor en un diseño en bloque completamente aleatorizado 420<br/>12.6 Experimentos factoriales 426<br/>CAPITULO TRECE. Análisis de regresión: el modelo lineal simple 443<br/>13.1 Introducción 443<br/>13.2 El significado de la regresión y suposiciones básicas 444<br/>13.3 Estimación por mínimos cuadrados para el modelo lineal simple 448<br/>13.4 Estimación por máxima verosimilitud para el modelo lineal simple 455<br/>13.5 Propiedades generales de los estimadores de mínimos cuadrados 457<br/>13.6 Inferencia estadística para el modelo lineal simple 465<br/>13.7 El uso del análisis de varianza 470<br/>13.8 Correlación lineal 477<br/>13.9 Series de tiempo y autocorrelación 479<br/>13.9.1 Componentes de una serie de tiempo 479<br/>13.9.2 La estadística de Durbin-Watson 480<br/>13.9.3 Eliminación de la autocorrelación mediante la transformación de datos 485<br/>13.10 Enfoque matricial para el modelo lineal simple 488<br/>Apéndice: Breve revisión del álgebra de matrices 497<br/>CAPÍTULO CATORCE. Análisis de regresión: el modelo lineal general<br/>14.1 Introducción 503<br/>14.2 El modelo lineal general 503<br/>14.3 Principio de la suma de cuadrados extra 513<br/>14.4 El problema de la multicolinealidad 520<br/>14.5 Determinación del mejor conjunto de variables de predicción 525<br/>14.6 Análisis de residuos o residuales 532<br/>14.7 Regresión polinomial 538<br/>14.8 Mínimos cuadrados con factores de peso 547<br/>14.9 Variables indicadoras 556<br/>CAPITULO QUINCE. Métodos no paramétricos 572<br/>15.1 Introducción 572<br/>15.2 Pruebas no paramétricas para comparar dos poblaciones con base en muestras aleatorias independientes 574<br/>15.2.1 Prueba de Mann-Whitney 574<br/>15.2.2 Prueba de tendencias de Wald-Wolfowitz 577<br/>15.3 Pruebas no paramétricas para observaciones por pares 578<br/>15.3.1 La prueba del signo 579<br/>15.3.2 Prueba de rangos de signos de Wilcoxon 580<br/>15.4 Prueba de Kruskal-Wallis para k muestras aleatorias independientes 582<br/>15.5 Prueba de Friedman para k muestras igualadas 584<br/>15.6 Coeficiente de correlación de rangos de Spearman 586<br/>15.7 Comentarios finales 588
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia ESTADISTICA DESCRIPTIVA
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia PROBABILIDAD CLASICA
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia PROBABILIDAD CONJUNTA
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia PROBABILIDAD CONDICIONAL
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia TEOREMA DE BAYES
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia PERMUTACIONES MATEMATICAS
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia VARIABLES ALEATORIAS
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia MUESTRAS ALEATORIAS
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia PRUEBA DE HIPOTESIS
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia ANALISIS DE REGRESION
650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia METODOS NO PARAMETRICOS
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 39727
-- 39727
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Libros
Esquema de clasificación Clasificación Decimal Universal
Holdings
Estado Estado perdido Tipo de préstamo Localización permanente Ubicación/localización actual Fecha de adquisición Número de inventario Total Checkouts ST completa de Koha Código de barras Date last seen Date last checked out Número de copias Tipo de ítem Koha
      Facultad Regional Santa Fe Facultad Regional Santa Fe 02/02/2018 6981 2 519.2 C16 6981 28/06/2019 19/06/2019 02/02/2018 Libros
      Facultad Regional Santa Fe Facultad Regional Santa Fe 02/02/2018 7158   519.2 C16 7158 02/02/2018   02/02/2018 Libros