Estadística para administración y economía /
Richard I. Levin, David S. Rubin.
- 7ma. revisada en inglés, 1ra. en español.
- México : Pearson, 2010.
- 933 p. + 1 CD-Rom.
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
9786074429053
ESTADISTICA ECONOMICA ESTADISTICAS EMPRESARIAS PROBABILIDAD MUESTREO ESTIMACIONES ESTADISTICAS CONTROL ESTADISTICO TEORIA DE DECISIONES