Estadística para administración y economía.
Richard I. Levin, David S. Rubin
- 7ma Ed.
- México Pearson Educación 2010
- 888 pág. 20 x 25.5 cm
Capítulo 1 Introducción 1 1.1¿Por qué hay que tomar este curso y quién utiliza la estadística? 1.2 Historia 3 1.3 Subdivisiones de la estadística 1.4 Un enfoque simple y fácil de entender 4 1.5 Características que facilitan el aprendizaje y cómo usarlas 5 Capítulo 2 Agrupación y presentación de datos para expresar significados: Tablasy gráficas 7 2.1¿Cómo podemos ordenar los datos? 8 2.2 Ejemplos de datos sin procesar. 2.3 Ordenamiento de datos en arreglos de datos y distribuciones de frecuencias 12 2.4 Construcción de una distribución de frecuencias 20 2.5 Representación gráfica de distribuciones de frecuencias 29iiCs Estadística en el trabajo 42 Ejercicio de base de datos computacional 43 Términos introducidos en el capítulo 2 45 Ecuaciones introducidas en el capítulo 2 46 Ejercicios de repaso 46 Capítulo3 Medidas de tendencia central y dispersión en distribuciones de frecuencias 57 3.1 Estadística sumaria 58 3.2 Una medida de tendencia central: la media aritmética 60 3.3 Una segunda medida de tendencia central: la media ponderada 69 3.4 Una tercera medida de tendencia central: la media geométrica 74 3.5 Una cuarta medida de tendencia central: la mediana 77 3.6 Una medida final de tendencia central: la moda 84 3.7 Dispersión: porque es importante. 3.8 Rangos: medidas de dispersión útiles 91 3.9 Dispersión: medidas de desviación promedio 96 3.10 Dispersión relativa: el coeficiente de variación 107 3.11 Análisis exploratorio de datos (AED) 112 Estadística en el trabajo Ejercicio de base de datos computacional 117 Términos introducidos en el capítulo 3 118 Ecuaciones introducidas en el capítulo 3 119 Ejercicios de repaso 121 Capítulo 4 Probabilidad I: ldeas introductorias 127ti 4.1 Historia y relevancia de la teoría de la probabilidad 128 4.2 Terminología básica en probabilidad 4.3 Tres tipos de probabilidad 131 4.5 Reglas de probabilidad 137 4.6 Probabilidades bajo condiciones de independencia estadística 143 4.7 Probabilidades bajo condiciones de dependencia estadística Estadística en el trabajo. Revisión de las estimaciones anteriores de probabilidades: teorema de Bayes Ejercicio de base de datos computacional 166 Términos introducidos en el capítulo 4 168 Ecuaciones introducidas en el capítulo 4 168 Ejercicios de repaso 169 Capítulo 5. Distribuciones de probabilidad 177 5.1 ¿Qué es una distribución de probabilidad? 178 5.2 Variables aleatorias 181 5.3 Uso del valor esperado en la toma de decisiones 187 5.4 La distribución binomial 191 5.5 La distribución de Poisson 202 5.6 La distribución normal: distribución de una variable aleatoria continua 209 5.7 Selección de la distribución de probabilidad correcta 222 Estadística en el trabajo 223 Ejercicio de base de datos computacional 224 Términos introducidos en el capítulo 5 Ecuaciones introducidas en el capítulo 5 226 Ejercicios de repaso 227 Capítulo 6 Muestreo y distribuciones de muestreo 235 6.1 Introducción al muestreo 236 6.2 Muestreo aleatorio 238 6.3 Diseño de experimentos 244 6.4 Introducción a las distribuciones de muestreo 247 6.5 Distribuciones de muestreo a detalle 251 6.6 Una consideración operacional en el muestre0: la relación entre el tamaño de muestra y el error estándar. Estadística en el trabajo 265 Ejercicio de base de datos computacional 266 Términos introducidos en el capítulo 6 267 Ecuaciones introducidas en el capítulo 6 268 Ejercicios de repaso 268 Capítulo 7 Estimación 273 7.1 Introducción 274 7.2 Estimaciones puntuales 7.3 Estimaciones de intervalo: conceptos básicos 281 7.4 Estimaciones de intervalo e intervalos de confianza 285 7.5 Cálculo de estimaciones de intervalo de la media a partir de muestras grandes 288 7.6 Cálculo de estimaciones de intervalo de la proporción a partir de muestras grandes 293 7.7 Estimaciones de intervalos con la distribución t 297 7.8 Determinación del tamaño de muestra en estimación 303 Estadística en el trabajo 309 Ejercicio de base de datos computacional 309 Del libro de texto al mundo real 311 Términos introducidos en el capítulo7 312 Ecuaciones introducidas en el capítulo 7 313 Ejercicios de repaso 313 Capítulo 8 Prueba de hipótesis: Prueba de una sola muestra 319 8.1 Introducción 8.2 Conceptos básicos en el procedimiento de prueba de hipótesis 321 8.3 Prueba de hipótesis 324 8.4 Pruebas de hipótesis de medias cuando se conoce la desviación estándar de la población. 8.5 Medición de la potencia de una prueba de hipótesis 338 8.6 Prueba de hipótesis para proporciones: muestras grandes 341 8.7 Pruebas de hipótesis de medias cuando no se conoce la desviación estándar de la población 347 Estadística en el trabajo 351 Ejercicio de base de datos computacional Del libro de texto al mundo real 352 Ejercicios de repaso 353 Términos introducidos en el capítulo 353 Capítulo 9 Prueba de hipótesis: Pruebas de dos muestras 359 9.1 Prueba de hipótesis para diferencias entre medias y proporciones 360 9.2 Pruebas para diferencias entre medias: muestras grandes 362 9.3 Pruebas para diferencias entre medias: muestras pequeñas 366 9.4 Prueba de diferencias entre medias con muestras dependientes 372 9.5 Pruebas para diferencias entre proporciones: muestras grandes 378 9.6 Valor P: otra manera de ver las pruebas de hipótesis 386 9.7 Uso de computadoras para las pruebas de hipótesis 390 Estadística en el trabajo 392 Ejercicio de base de datos computacional 392 Del libro de texto al mundo real 394 Términos introducidos en el capítulo9 395 Ecuaciones introducidas en el capítulo 9 395 Ejercicios de repaso 396 Capítulo 10 Calidad y control de la calidad 403 10.1 Introducción 10.2 Control estadístico de procesos 10.3 Gráficas T: gráficas de control para medias de procesos 407 10.4 Gráficas R: gráficas de control para variabilidad de procesos 417 10.5 Gráficas p: diagranmas de control para atributos 422 10.6 Administración con vistas a la calidad total 428 10.7 Muestreo de aceptación 433 Estadística en el trabajo 438 Ejercicio de base de datos computacional 438 Del libro de texto al mundo real 440 Términos introducidos en el capítulo 10 441 Ecuaciones introducidas en el capítulo 10 442 Ejercicios de repaso 443 Capítulo 11 Ji-cuadrada y análisis de varianza 11.1 Introducción 448 11.2 Ji-cuadrada como prueba de independencia 449 11.3 Ji-cuadrada como prueba de bondad de ajuste: prueba de lo apropiado de una distribución 462 11.4 Análisis de varianza 468 11.5 Inferencias acerca de una varianza de población 11.6 Inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones 489 Estadística en el trabajo 496 Ejercicio de base de datos computacional 496 Del libro de texto al mundo real 498 Términos introducidos en el capítulo 11 498 Ecuaciones introducidas en el capítulo 11 499 Ejercicios de repaso 501 Capítulo 12 Regresión simple y correlación 509olu 12.1 Introducción 510 12.2 Estimación mediante la recta de regresión 516 12.3 Análisis de correlación 535 12.4 Inferencias sobre parámetros de población 545 12.5 Uso del análisis de regresión y correlación: limitaciones, errores y advertencias 551 Estadística en el trabajo 553 Ejercicio de base de datos computacional 553 Del libro de texto al mundo real 554 Términos introducidos en el capítulo 12 555 Ecuaciones introducidas en el capítulo 12 555 Ejercicios de repaso 557 Capítulo 13 Regresión múltiple y modelado 565 13.1 Análisis de regresión múltiple y correlación 566 13.2 Deducción de la ecuación de regresión múltiple 567 13.3 La computadora y la regresión múltiple 574 13.4 Inferencias sobre parámetros de población 582 13.5 Técnicas de modelado 595 Estadística en el trabajo 608 Ejercicio de base de datos computacional 609 Del libro de texto al mundo real 609 Términos introducidos en el capítulo 13 610 Ecuaciones introducidas en el capítulo 13 611 Ejercicios de repaso 612 Capítulo 14 Métodos no paramétricos 621olu 14.1 Introducción a la estadística no paramétrica 622 14.2 Prueba de signo para datos por pares 14.3 Pruebas de suma de rangos: prueba U de Mann-Whitney y prueba de Kruskal-Wallis 630 14.4 Prueba de corridas de una sola muestra 640 14.5 Correlación de rango 646 14.6 Prueba de Kolmogorov-Smirnov 655 Estadística en el trabajo 659 Ejercicio de base de datos computacional 660 Del libro de texto al mundo real 661 Términos introducidos en el capítulo 14 662 Ecuaciones introducidas en el capítulo 14 662 Ejercicios de repaso 663 Capítulo 15 Series de tiempo y pronósticos 673 15.1 Introducción 674 15.2 Variación en las series de tiempo 675 15.3 Análisis de tendencia (variación secular) 676 15.4 Variación cíclica 686 15.5 Variación estacional 691 15.6 Variación irregular 699 15.7 Problema que incluye a las cuatro componentes de una serie de tiempo 69 15.8 Análisis de series de tiempo en pronósticos 707 Estadística en el trabajo 708 Ejercicio de base de datos computacional 709 Del libro de texto al mundo real 709 Términos introducidos en el capítulo 15 710 Ecuaciones introducidas en el capítulo 15 711 Ejercicios de repaso 712 Capítulo 16 Números índice 719 16.1 Definición de número índice 720 16.2 Indice de agregados no ponderados 723 16.3 Índice de agregados ponderados 727 16.4 Métodos de promedio de relativos 735 16.5 Índices de cantidad y de valor 740 16.6 Problemas en la construcción y el uso de números índice 744 Estadística en el trabajo 745 Ejercicio de base de datos computacional 746 Del libro de texto al mundo real 747 Términos introducidos en el capítulo 16 747 Ecuaciones introducidas en el capítulo 16 748 Ejercicios de repaso 749 Capítulo 17 Teoría de decisiones 755 17.1 El entorno de la decisión 756 17.2 Ganancia esperada en condiciones de incertidumbre: asignación de valores de probabilidad 757 17.3 Uso de distribuciones continuas: análisis marginal 765 17.4 Utilidad como criterio de decisión 773 17.5 Ayuda para que los tomadores de decisiones proporcionen las probabilidades correctas. 17.6 Análisis de árboles de decisiones 780 Estadística en el trabajo 790 Del libro de texto al mundo real 791 Términos introducidos en el capítulo 17 793 Ecuaciones introducidas en el capítulo 17 793 Ejercicios de repaso 794