Este libro, ahora en versión digital, ha sido escrito pensando en las necesidades que tienen los estudiantes de las diferentes ciencias experimentales, así como los de Ingenierías. Todos ellos necesitan imbuirse de la idea de que vivimos en un mundo de variabilidad, de modo que es necesario acostumbrarse a convivir con ella. Por ello resulta esencial aprender, en primer lugar, a medir y a describir la variabilidad, para así poder llegar a controlarla; éstos son objetivos esenciales de la Estadística Aplicada. Una idea adicional, que es preciso asimilar, es la diferencia esencial entre la naturaleza y los modelos científicos que se usan para describirla. Siguiendo un enfoque moderno de la Estadística Aplicada, el libro se estructura en siete capítulos que abarcan desde Estadística Descriptiva y Modelos de Probabilidad y Variables Aleatorias, hasta Ajuste de Distribuciones, Control Estadístico de Procesos e Inferencia. Los conceptos se ilustran con numerosos ejemplos realistas. Además, se proporcionan más de cien ejercicios resueltos distribuidos entre los diferentes capítulos.
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- Índice general
- Índice de figuras
- Índice de tablas
- Variabilidad: El porqué de la Estadística
- Capítulo 1. Estadística descriptiva
- 1.1 Tipos de variables
- 1.2. Métodos de Estadística Descriptiva
- 1.3 Tablas
- 1.4 Diagramas de tallo y hojas
- 1.5 Gráficos
- 1.6 Estadísticos
- 1.7 Cambios de variables
- 1.8. Descripción de variables bidimensionales
- 1.9 Ejercicios
- Capítulo 2. Modelo de Probabilidad
- 2.1 Experimento aleatorio
- 2.2 Probabilidad
- 2.3 Probabilidad condicionada
- 2.4. Regla del producto
- 2.5 Teorema de la probabilidad total
- 2.6 Teorema de bayes
- 2.7 Independencia de sucesos
- 2.8 Ejercicios
- Capítulo 3. Distribuciones de Probabilidad
- 3.1 Modelización de variables aleatorias
- 3.2. Funciones de distribución
- 3.3. Variables aleatorias discretas
- 3.4. Variables aleatorias continuas
- 3.5. Variables aleatorias mixtas
- 3.6. Funciones de una variable aleatoria
- 3.7. Medidas de una distribución
- 3.8. Variables aleatorias bidimensionales
- 3.9 Ejercicios
- Capítulo 4. Algunas distribuciones de probabilidad importantes
- 4.1. Distribuciones discretas
- 4.2 Distribuciones continuas
- 4.3. Dos distribuciones n-dimensionales
- 4.4 Ejercicios
- Capítulo 5. Ajuste de distribuciones
- 5.1. Distancia
- 5.2. Distancia de Kolmogorov
- 5.3 Papeles probabilísticos
- 5.4 Estimación puntual
- 5.5. Puebas de bondad de ajuste post-estimación
- 5.6. Gráficos cuantil-cuantil
- 5.7. Ejercicios
- Capítulo 6. Calidad y monitorización de procesos
- 6.1 Calidad
- 6.2. Causas de la variabilidad
- 6.3 Tipos de variabilidad
- 6.4. Métodos de mejora de la calidad
- 6.5. Gráficso de control de Shewhart
- 6.6 Gráficos de control EWMA
- 6.7. Gráficos de control CUSUM
- 6.8 Capacidad del proceso
- 6. Ejercicios
- Capítulo 7. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis
- 7.1. Intervalos de confianza para medias
- 7.2. Intervalos de confianza para varianzas
- 7.3. Intervalso de confianza para proporciones
- 7.4. Intervalso de confianza para frecuencias
- 7.5. Intervalos de confianza para cuantiles
- 7.6. Intervalos de confianza para la diferencia de dos medias
- 7.7. Intervalos de confianza para el cociente de dos varianzas
- 7.8. Intervalos de confianza para la diferencia de dos proporciones
- 7.9. Contrastes de hipótesis
- 7.10. Ejercicios
- Capítulo 8. Algunas fórmulas adicionales
- 8.1. Distribución normal estándard
- 8.2. Distribución t de Student
- 8.3. Distribución X de pearson
- 8.4. Distribución F de Snedecor
- 8.5. Relaciones importantes entre algunas funciones de distribución
- 8.6. Distribuciones asintóticas de extremos
- Tablas
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- 3
- 4
- 5
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- Página en blanco
- Sin título
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