Tipo: Libro impreso / Print book
Encuadernación / Binding: Tapa blanda / Paperback
Tamaño / Size: 17 x 23 cm
Páginas / Pages: 400
Resumen / Summary:
Autor / Author: Hernán Bejarano Barrera
Editorial / Publisher: Universidad EAN
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Condición / Condition: Nuevo / New
Tabla de contenido / Table of contents:
Introducción
Capítulo 1. Estadística descriptiva
Elementos básicos de un fenómeno estadístico
Población
Elementos constitutivos de la población
Clasificación de la población por su objetivo
Clasificaciones de la población por su tamaño
La muestra
La unidad estadística
Variable
Tipos de variables
Clasificación de variables para su estudio
La medición
Características de la medición
Niveles o escalas de medición de las variables
Dato estadístico
Criterios de producción de datos
Tipos de datos
Medios de recoger los datos
Serie estadística
Cronológica
Espacial
Cualitativa
Cuantitativa
Clasificación y organización de los datos estadísticos
Recorrido de una serie estadística
Clase
Concepto
Número de clases (m)
Amplitud de la clase o intervalo de clase (cj)
Diseño de las clases
Marca de clase (y)
Frecuencia
Frecuencias principales
Las frecuencias secundarias o acumuladas
Medidas estadísticas
Generalidades
Medidas de localización matemáticas
Promedio aritmético o media
Promedio geométrico
Medidas de localización no matemáticas
Percentiles
Moda
Medidas de variabilidad o de dispersión
Medidas de dispersión absolutas
Medidas de dispersión relativas
Medidas de forma
Medidas de asimetría
Medidas de apuntamiento
Representación de un fenómeno estadístico
Objetivo comparar
Objetivo cambiar
Objetivo participar
Objetivo impactar
Análisis exploratorio de datos
Medidas de indicación o indicadores
Indicadores generales
Proporción
Porcentaje
Razón
La tasa
Los números índices
Construcción de índices
Tipos de índices
Operaciones entre los números índices
Uso de los números índices
Bibliografía
Capítulo dos. Teoría de las probabilidades
Introducción
Principios básicos de la probabilidad
Elementos
Experimento
El espacio muestral (Q )
El evento
Enfoques de la probabilidad
Enfoque frecuentista, empírico o a posteriori
Enfoque clasico a priori o de la PLACE
Enfoque axiomático
Enfoque subjetivista
Probabilidad de eventos incondicionales
Muestra ordenada (MO)
Muestra no ordenada (MD)
Probabilidad de eventos condicionados o dependientes
Probabilidad condicional
Eventos secuenciales (principios de la multiplicación)
Probabilidad total (principio de la adición)
Teorema de bayes
Independencia estocástica
Variables aleatorias y funciones de probabilidad
Tipos de variables aleatorias
Variable aleatoria discreta (VAD)
Variable aleatoria continua (VAC)
Función de probabilidad
Función de probabilidad discreta
Función de probabilidad continua
Función de probabilidad acumulado o de distribución Fx(X)
Valor esperado y varianza de la variable aleatoria
Valor esperado
Varianza de una variable aleatoria
Coeficiente de variación. Cvtx)
Covarianza de dos variables aleatorias
Modelos de probabilidad de variable aleatoria
Modelos de probabilidad de variable aleatoria discreta
Modelos de pruebas repetidas independientes
Modelos de pruebas dependientes
Modelos de intervalos
Modelos de probabilidad de variable aleatoria continua
Modelos continuos para intervalos de espacio
Bibliografia
Capítulo 3. Análisis inferencial estadístico
Introducción
Distribuciones de muestreo
Elementos de una distribución muestral
Casos de distribuciones muestrales
Distribución de muestreo de medias
Distribución de muestreo de la proporción
Distribución de muestreo de la diferencia de medias
Distribución de muestreo de la diferencia de aciertos
Distribución muestral de una combinación lineal
Distribución de muestreo de la varianza
Distribución de muestreo del cociente de varianzas
Estimación estadística
Estimación de intervalos
Intervalo de confianza para la media poblacional
Intervalo de confianza para la diferencia de dos medias poblacionales
Internvalo de confianza para la media poblacional
Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones
Intervalo de confianza para la varianza
Intervalo de confianza para el cociente de varianzas
Prueba de hipótesis estadística
Metodología para la prueba de hipótesis estadística
Planteamiento de la hipótesis
Niveles de significancia
Prueba estadística
Región crítica
Regla de decisión
Prueba de bondad de ajuste
Muestreo
Elementos básicos del muestreo
Muestreo aleatorio simple
Resultados de un muestreo
Tamaño de la muestra
Muestreo aleatorio estratificado
Análisis de los resultados del muestreo
Tamaño de la muestra
Determinación de los tamaños muestrales de cada estrato
Muestreo por conglomerados
Análisis de los resultados
Tamaño de muestra
La encuesta por muestreo
Los objetivos
La información disponible
Las variables
Los cuestionarios
La calidad de una encuesta
Tratamiento de datos
Análisis de varianza
Elementos del análisis de varianza
Análisis de varianza casos
Caso 1. Análisis de la varianza de un factor
Caso 2. Análisis de varianza de dos factores (una observación por Celda, bloques aleatorizados)
Caso 3. Análisis de varianza de dos o más factores
Analisis de regresion y correlacion
Bibliografía
Capítulo 4. Análisis de regresión y correlación
Introducción
Modelo de regresión simple
Objetivos
Elementos
El modelo de regresión lineal simple
Error estándar de estimación
Intervalos de confianza para una observación y para la respuesta media
Análisis de correlación simple
Hipótesis del parámetro B
Intervalo de confianza del parámetro
Regresión lineal y las series de tiempo
Modelos no lineales
Modelo de regresión múltiple
Objetivos
Ecuación de regresión múltiple
Error estándar del estimado para regresión múltiple
Coeficiente de determinación múltiple. R2
Notación matricial del modelo general de regresión
Solución del modelo general de regresión lineal
Suma de cuadrados
Coeficiente de determinacion. R2.
Análisis de varianza
Intervalo de confianza para Y
Prueba de hipótesis de los parámetros
Intervalo de confianza de los parámetros ~
Correlación múltiple
Suposiciones del modelo general de regresión
Bibliografía
Anexo
