Estadística para administración y economía / Richard I. Levin, David S. Rubin.

Incluye CD-ROM, N°I RE0634

CONTENIDO
Capítulo 1 Introducción 1
¿Por qué hay que tomar este curso y quién utiliza la estadística? 2
Historia 3
Subdivisiones de la estadística 4
Un enfoque simple y fácil de entender 4
Características que facilitan el aprendizaje y cómo usarlas 5
Capítulo 2 Agrupación y presentación de datos para expresar significados: Tablas y gráficas 7
¿Cómo podemos ordenar los datos? 8
Ejemplos de datos sin procesar 11
Ordenamiento de datos en arreglos de datos y distribuciones de frecuencias 12
Construcción de una distribución de frecuencias 20
Representación gráfica de distribuciones de frecuencias 29
Capítulo 3 Medidas de tendencia central y dispersión en distribuciones de frecuencias 57
Estadística sumaria 58
Una medida de tendencia central: la media aritmética 60
Una segunda medida de tendencia central: la media ponderada 69
Una tercera medida de tendencia central: la media geométrica 74
Una cuarta medida de tendencia central: la mediana 77
Una medida final de tendencia central: la moda 84
Dispersión: por qué es importante 89
Rangos: medidas de dispersión útiles 91
Dispersión: medidas de desviación promedio 96
Dispersión relativa: el coeficiente de variación 107
Análisis exploratorio de datos (AED) 112
Capítulo 4 Probabilidad I: Ideas introductorias 127
Historia y relevancia de la teoría de la probabilidad 128
Terminología básica en probabilidad 129
Tres tipos de probabilidad 131
Reglas de probabilidad 137
Probabilidades bajo condiciones de independencia estadística 143
Probabilidades bajo condiciones de dependencia estadística 151
Revisión de las estimaciones anteriores de probabilidades: teorema de Bayes 158
Capítulo 5 Distribuciones de probabilidad 177
¿Qué es una distribución de probabilidad? 178
Variables aleatorias 181
Uso del valor esperado en la toma de decisiones 187
La distribución binomial 191
La distribución de Poisson 202
La distribución normal: distribución de una variable aleatoria continua 209
Selección de la distribución de probabilidad correcta 222
Capítulo 6 Muestreo y distribuciones de muestreo 235
Introducción al muestreo 236
Muestreo aleatorio 238
Diseño de experimentos 244
Introducción a las distribuciones de muestreo 247
Distribuciones de muestreo a detalle 251
Una consideración operacional en el muestreo: la relación entre el tamaño de muestra y el error estándar 261
Capítulo 7 Estimación 273
Introducción 274
Estimaciones puntuales 277
Estimaciones de intervalo: conceptos básicos 281
Estimaciones de intervalo e intervalos de confianza 285
Cálculo de estimaciones de intervalo de la media a partir de muestras grandes 288
Cálculo de estimaciones de intervalo de la proporción a partir de muestras grandes 293
Estimaciones de intervalos con la distribución t 297
Determinación del tamaño de muestra en estimación 303
Capítulo 8 Prueba de hipótesis: Prueba de una sola muestra 319
Introducción 320
Conceptos básicos en el procedimiento de prueba de hipótesis 321
Prueba de hipótesis 324
Pruebas de hipótesis de medias cuando se conoce la desviación estándar de la población 331
Medición de la potencia de una prueba de hipótesis 338
Prueba de hipótesis para proporciones: muestras grandes 341
Pruebas de hipótesis de medias cuando no se conoce la desviación estándar de la población 347
Capítulo 9 Prueba de hipótesis: Pruebas de dos muestras 359
Prueba de hipótesis para diferencias entre medias y proporciones 360
Pruebas para diferencias entre medias: muestras grandes 362
Pruebas para diferencias entre medias: muestras pequeñas 366
Prueba de diferencias entre medias con muestras dependientes 372
Pruebas para diferencias entre proporciones: muestras grandes 378
Valor P: otra manera de ver las pruebas de hipótesis 386
Uso de computadoras para las pruebas de hipótesis 390
Capítulo 10 Calidad y control de la calidad 403
Introducción 404
Control estadístico de procesos 406
Gráficas x: gráficas de control para medias de procesos 407
Gráficas R: gráficas de control para variabilidad de procesos 417
Gráficas p: diagramas de control para atributos 422
Administración con vistas a la calidad total 428
Muestreo de aceptación 433
Capítulo 11 Ji-cuadrada y análisis de varianza 447
Introducción 448
Ji-cuadrada como prueba de independencia 449
Ji-cuadrada como prueba de bondad de ajuste: prueba de lo apropiado de una distribución 462
Análisis de varianza 468
Inferencias acerca de una varianza de población 484
Inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones 489
Capítulo 12 Regresión simple y correlación 509
Introducción 510
Estimación mediante la recta de regresión 516
Análisis de correlación 535
Inferencias sobre parámetros de población 545
Uso del análisis de regresión y correlación: limitaciones, errores y advertencias 551
Capítulo 13 Regresión múltiple y modelado 565
Análisis de regresión múltiple y correlación 566
Deducción de la ecuación de regresión múltiple 567
La computadora y la regresión múltiple 574
Inferencias sobre parámetros de población 582
Técnicas de modelado 595
Capítulo 14 Métodos no paramétricos 621
Introducción a la estadística no paramétrica 622
Prueba de signo para datos por pares 624
Pruebas de suma de rangos: prueba U de Mann-Whitney y prueba de Kruskal-Wallis 630
Prueba de corridas de una sola muestra 640
Correlación de rango 646
Prueba de Kolmogorov-Smirnov 655
Capítulo 15 Series de tiempo y pronósticos 673
Introducción 674
Variación en las series de tiempo 675
Análisis de tendencia (variación secular) 676
Variación cíclica 686
Variación estacional 691
Variación irregular 699
Problema que incluye a las cuatro componentes de una serie de tiempo 699
Análisis de series de tiempo en pronósticos 707
Capítulo 16 Números índice 719
Definición de número índice 720
Indice de agregados no ponderados 723
Indice de agregados ponderados 727
Métodos de promedio de relativos 735
Indices de cantidad y de valor 740
Problemas en la construcción y el uso de números índice 744
Capítulo 17 Teoría de decisiones 755
El entorno de la decisión 756
Ganancia esperada en condiciones de incertidumbre: asignación de valores de probabilidad 757
Uso de distribuciones continuas: análisis marginal 765
Utilidad como criterio de decisión 773
Ayuda para que los tomadores de decisiones proporcionen las probabilidades correctas 776
Análisis de árboles de decisiones 780
Estadística con Excel 801
1 Introducción 801
2 Elaboración de tablas de frecuencia, histogramas y gráficos (diagramas de barras o circulares) 807
3 Medidas de tendencia central y dispersión para datos no agrupados 814
4 Análisis de varianza de un factor 816
5 Análisis de regresión lineal múltiple mediante el uso de Excel 818
Anexos 827
A Conjuntos y técnicas de conteo 1
A.1 Definiciones 1
A.2 Operaciones con conjuntos 4
A.3 Fórmulas de cardinalidad 8
A.4 Algunos conjuntos de uso frecuente 9
A.5 Principio fundamental del conteo 9
A.6 Permutaciones 10
A.7 Combinaciones 12
A.8 Teorema del binomio 14
B Habilidad del proceso 15
B.1 Gráficas de control y parámetros de población 15
B.2 Resumen de fórmulas útiles para diagramas de control y parámetros de población 18
B.3 Límites de variabilidad natural del proceso 19
B.4 Límites de especificación 19
B.5 Cambio en el tamaño de la muestra para una gráfica de control 20
B.6 Habilidad del proceso 21
B.7 Estimación de la habilidad de un proceso para variables con dos límites de especificación 22
B.7.1 Habilidad potencial 22
B.7.2 Habilidad real 25
B.8 Estimación de la habilidad real mediante la curva normal (para dos límites de especificación) 27
B.9 Estimación de la habilidad de un proceso para variables con un límite de especificación 29
B.11 Habilidad del proceso a partir de gráficos p o np 32
Respuestas a ejercicios pares seleccionados R-1
Apéndice tablas AT-1
Indice I-1