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Estadística inferencial

Estadística inferencial

  • Autor: Llinás Solano, Humberto
  • Editor: Universidad del Norte
  • ISBN: 9789587410884
  • eISBN Pdf: 9789587419160
  • eISBN Epub: 9789587419177
  • Lugar de publicación:  Barranquilla , Colombia
  • Año de publicación: 2006
  • Páginas: 430

Este libro fue compuesto a partir de un conjunto de notas de clases sobre la asignatura Estadística II, desarrollada en los programas de ingenierías y de administración de empresas de la Universidad del Norte. Sin embargo, está dirigido a un amplio público, ya que puede ser utilizado en cursos de estadística inferencial para ciencias sociales, ciencias biológicas, ciencias naturales y licenciatura en matemáticas. En este trabajo se asume, de manera básica, la aplicación e interpretación de los conceptos fundamentales de la estadística inferencial, sin dejar de lado la rigurosidad matemática en las distintas definiciones y teoremas que lo componen.

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  • Title page
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  • El autor
  • Contenido
  • Prefacio
  • 1. Distribuciones fundamentales de muestreo
    • 1.1 Errores y técnicas de muestreo
      • 1.1.1 Errores muestrales y no muestrales
      • 1.1.2 Técnicas de muestreo aleatorio
    • 1.2 Estadísticos y distribuciones muestrales
    • 1.3 Distribución muestral de la media
      • 1.3.1 El caso para muestras grandes
      • 1.3.2 El caso para muestras pequeñas
      • 1.3.3 El teorema central del límite
    • 1.4 Distribución muestral de una proporción
    • 1.5 Distribución muestral de la diferencia de dos proporciones
    • 1.6 Distribución muestral de diferencia de medias
      • 1.6.1 Datos pareados (muestras dependientes)
      • 1.6.2 Muestras independientes
    • 1.7 Distribución muestral de la varianza y razón de varianzas
      • 1.7.1 Distribución muestral de la varianza muestral
      • 1.7.2 Distribución muestral de la razón de dos varianzas
    • Ejercicios complementarios
  • 2. Estimación
    • 2.1 Estimación puntual e intervalos de confianza
      • 2.1.1 Estimación puntual
      • 2.1.2 Pautas para escoger un estimador
      • 2.1.3 Métodos de estimación puntual
      • 2.1.4 Intervalos de confianza
    • 2.2 Intervalos de confianza para la media poblacional
      • 2.2.1 El caso para muestras grandes
      • 2.2.2 El caso para muestras pequeñas
    • 2.3 Intervalos de confianza para la proporción
    • 2.4 Intervalos de confianza para la diferencia de dos proporciones
    • 2.5 Intervalos de confianza para la diferencia de dos medias
      • 2.5.1 Datos pareados (muestras dependientes)
      • 2.5.2 Muestras independientes
    • 2.6 Intervalos de confianza para la varianza y la razón de varianzas
      • 2.6.1 Intervalos de confianza para la varianza
      • 2.6.2 Intervalos de confianza para la razón de dos varianzas
    • 2.7 Determinación del tamaño de una muestra
    • 2.8 Uso de Statgraphics para hallar estimaciones puntuales y construir intervalos de confianza
      • 2.8.1 Inferencias basadas en una sola muestra
      • 2.8.2 Inferencias basadas en dos muestras
    • Ejercicios complementarios
  • 3. Pruebas de hipótesis
    • 3.1 Conceptos sobre la prueba de hipótesis
    • 3.2 Prueba para la media
      • 3.2.1 El caso demuestras grandes
      • 3.2.2 Caso de muestra pequeñas
    • 3.3 Prueba para la proporción
    • 3.4 Prueba para la diferencia de dos proporciones
    • 3.5 Prueba para la diferencia de dos medias
      • 3.5.1 Datos pareados (muestras dependientes)
      • 3.5.2 Muestras independientes
    • 3.6 Prueba para la varianza y la razón de varianzas
      • 3.6.1 Prueba para la varianza
      • 3.6.2 Prueba para la razón de dos varianzas
    • 3.7 P-valor (valor P)
    • 3.8 Medición de la potencia de un contraste
      • 3.8.1 Potencia de un contraste
      • 3.8.2 Fórmulas para determinar β
      • 3.8.3 Selección del tamaño de la muestra
    • 3.9 Uso de Statgraphics para realizar contrastes
      • 3.9.1 Inferencias basadas en una sola muestra
      • 3.9.2 Inferencias basadas en dos muestras
    • Ejercicios complementarios
  • 4. Análisis de varianza
    • 4.1 Análisis de varianza de un factor
    • 4.2 Pruebas de la igualdad de la varianza
    • 4.3 Comparaciones múltiples
    • 4.4 Uso de Statgraphics en el análisis de varianza
      • 4.4.1 Modelos con un factor
      • 4.4.2 Modelos con dos factores y replicación
    • Ejercicios complementarios
  • 5. El análisis de datos categóricos
    • 5.1 Pruebas de bondad de ajuste
      • 5.1.1 Cuando las probabilidades de cada categoría están completamente especificadas
      • 5.1.2 Para hipótesis compuestas
      • 5.1.3 Prueba de Kolmogorov-Smirnov
    • 5.2 Tablas de contingencia con dos criterios de clasificación
      • 5.2.1 Prueba de homogeneidad
      • 5.2.2 Prueba de independencia
    • 5.3 Uso de Statgraphics para análisis de datos categóricos
      • 5.3.1 Contrastes de bondad de ajuste
      • 5.3.2 Opciones tabulares
      • 5.3.3 Opciones gráficas
    • Ejercicios complementarios
  • 6. Regresión lineal y correlación
    • 6.1 El modelo de regresión lineal simple
      • 6.1.1 Preliminares
      • 6.1.2 El modelo de regresión lineal simple
      • 6.1.3 Supuestos básicos para el modelo de regresión lineal
      • 6.1.4 Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados
      • 6.1.5 Propiedad de los estimadores de mínimos cuadrados
      • 6.1.6 Teorema de descomposición de la suma de cuadrados
    • 6.2 Inferencias acerca de los parámetros del modelo
      • 6.2.1 Bases para las inferencias
      • 6.2.2 Intervalos de confianza
      • 6.2.3 Pruebas de hipótesis
    • 6.3 Predicción
    • 6.4 Correlación
      • 6.4.1 Covarianza y coeficiente de correlación
      • 6.4.2 Inferencias para la correlación poblacional
    • 6.5 Uso de Statgraphics para el análisis de regresión
    • Ejercicios complementarios
  • A. Apéndice de notaciones, prerrequisitos y fórmulas
    • A.1 Abreviaciones lógicas, abreviaturas y notaciones
    • A.2 Conjuntos y operaciones de conjuntos
    • A.3 Conjuntos numéricos e intervalos
    • A.4 Funciones
  • B. Guía rápida de Statgraphics y del uso de la calculadora científica
    • B.1 Estadística descriptiva y distribuciones de probabilidad con Statgraphics
      • B.1.1 Análisis de un solo conjunto de datos
      • B.1.2 Análisis simultáneo de dos o más conjuntos de datos
      • B.1.3 Gráficos de dispersión
      • B.1.4 Diagramas de presentación
      • B.1.5 Variables numéricas multidimensionales
      • B.1.6 Distribuciones de probabilidad
    • B.2 Uso de la calculadora en la estadística
      • B.2.1 Cálculos estadísticos de medidas descriptivas
      • B.2.2 Cálculos de regresión lineal
  • C. Apéndice de diagramas y tablas
    • C.1 La función de distribución normal
    • C.2 Valores críticos para la distribución t de Student
    • C.3 Valores críticos para la distribución chi-cuadrada
    • C.4 Valores críticos para la distribución F
    • C.5 Números aleatorios uniformemente distribuidos
    • C.6 Prueba de Kolmogorov-Smirnov
    • C.7 Valores críticos para la prueba de Cochran
    • C.8 Rangos estudentizados significativos mínimos τp
    • C.9 Puntos porcentuales superiores de la distribución de rangos estudentizados
    • C.10 Resumen de distribuciones muestrales, intervalos y pruebas de hipótesis
  • Respuestas a ejercicios impares seleccionados
  • Bibliografía & Referencias
  • Índice
  • Back Cover

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