Probabilidad y estadística para ingeniería. Un enfoque moderno

Por:

Nieves Hurtado, Antonio [autor]

Colaborador(es):

Domínguez Sánchez, Federico C [autor]

Idioma: Español Detalles de publicación: Madrid (España): McGraw-Hill, 2010Descripción: 570 páginas 21 x 27 cmTipo de contenido:

text

Tipo de medio:

no mediado

Tipo de soporte:

volumen

ISBN:

9789701068908

Tema(s):

Clasificación CDD:

519.2 NIEp

Contenidos:

Introducción.-- Métodos de muestreo.-- Representatividad de una muestra.-- Muestreo probabilístico.-- Muestreo no probabilístico.-- Análisis exploratorio de datos.-- Datos de una sola variable.-- Datos de dos variables (bivariados).-- Estadística descriptiva.-- Descripción de datos.-- Medidas de tendencia central o de posición.-- Medidas de variabilidad o dispersión.-- Datos bivariados.-- Cálculos para encontrar la recta de ajuste por mínimos cuadrados.-- Probabilidad teórica y empírica.-- Acercamiento teórico o clásico a la probabilidad. Generalización de la regla aditiva de probabilidades.-- Acercamiento experimental o empírico a la probabilidad. Asignación de probabilidad al evento E.-- Probabilidad geométrica: estimación de áreas.-- Análisis combinatorio y teorema de Bayes.-- Principio fundamental del conteo.-- Técnicas de conteo.-- Estrategias generales de solución de problemas combinatorios.-- Probabilidad condicional.-- Teorema de Bayes.-- Variables aleatorias discretas.-- Distribuciones discretas de probabilidad.-- Media y varianza de una variable aleatoria.-- Esperanza matemática de una función definida sobre una variable aleatoria.-- Distribuciones discretas.-- Distribución uniforme discreta.-- Distribución binomial.-- Distribución hipergeométrica.-- Aproximación de la distribución binomial mediante la distribución de Poisson.-- Deducción de la distribución de Poisson (materia opcional).-- Variables aleatorias continuas y la distribución normal.-- Distribución de probabilidad uniforme continua.-- Distribución de probabilidad normal.-- Aplicaciones de la distribución normal.-- Aproximación de la distribución binomial mediante la distribución normal.-- Análisis de las modificaciones de la curva normal al cambiar los parámetros u y o (material opcional).-- Distribución de muestras y teoremas del límite central.-- Distribución de muestras.-- Distribución de medias de muestras (método teórico) Distribución de medias de muestras (método empírico) y el teorema del límite central.-- Distribución de proporciones de muestras.-- Estimación puntual y de intervalo.-- Sesgo y variabilidad de los estimadores puntuales.-- Estimación de intervalo para la media de una población: caso de muestra grande.-- Estimación de intervalo para la media de una población: caso de muestra pequeña.-- Estimación de intervalo para la proporción de una población: caso de muestra grande (np > 5 y n(1 - p) >5).-- Determinación del tamaño de muestra.-- Estimación de intervalo para las diferencias de medias y de proporciones poblacionales.-- Prueba de hipótesis.-- Pruebas de hipótesis para la media u de una población caso de muestra grande (n > 30).-- Pruebas de hipótesis para la media u de una población caso de muestra pequeña (n < 30).-- Pruebas de hipótesis para la proporción ñ de una población: caso de muestra grande (np > 5 y n(1 - p) > d).-- Pruebas de bondad de ajuste.-- Pruebas de independiencia (tablas de contingencia).--

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Incluye figuras, tablas CD-ROM, apéndices e índice

Introducción.--
Métodos de muestreo.--
Representatividad de una muestra.--
Muestreo probabilístico.--
Muestreo no probabilístico.--
Análisis exploratorio de datos.--
Datos de una sola variable.--
Datos de dos variables (bivariados).--
Estadística descriptiva.--
Descripción de datos.--
Medidas de tendencia central o de posición.--
Medidas de variabilidad o dispersión.--
Datos bivariados.--
Cálculos para encontrar la recta de ajuste por mínimos cuadrados.--
Probabilidad teórica y empírica.--
Acercamiento teórico o clásico a la probabilidad. Generalización de la regla aditiva de probabilidades.--
Acercamiento experimental o empírico a la probabilidad. Asignación de probabilidad al evento E.--
Probabilidad geométrica: estimación de áreas.--
Análisis combinatorio y teorema de Bayes.--
Principio fundamental del conteo.--
Técnicas de conteo.--
Estrategias generales de solución de problemas combinatorios.--
Probabilidad condicional.--
Teorema de Bayes.--
Variables aleatorias discretas.--
Distribuciones discretas de probabilidad.--
Media y varianza de una variable aleatoria.--
Esperanza matemática de una función definida sobre una variable aleatoria.--
Distribuciones discretas.--
Distribución uniforme discreta.--
Distribución binomial.--
Distribución hipergeométrica.--
Aproximación de la distribución binomial mediante la distribución de Poisson.--
Deducción de la distribución de Poisson (materia opcional).--
Variables aleatorias continuas y la distribución normal.--
Distribución de probabilidad uniforme continua.--
Distribución de probabilidad normal.--
Aplicaciones de la distribución normal.--
Aproximación de la distribución binomial mediante la distribución normal.--
Análisis de las modificaciones de la curva normal al cambiar los parámetros u y o (material opcional).--
Distribución de muestras y teoremas del límite central.--
Distribución de muestras.--
Distribución de medias de muestras (método teórico)
Distribución de medias de muestras (método empírico) y el teorema del límite central.--
Distribución de proporciones de muestras.--
Estimación puntual y de intervalo.--
Sesgo y variabilidad de los estimadores puntuales.--
Estimación de intervalo para la media de una población: caso de muestra grande.--
Estimación de intervalo para la media de una población: caso de muestra pequeña.--
Estimación de intervalo para la proporción de una población: caso de muestra grande (np > 5 y n(1 - p) >5).--
Determinación del tamaño de muestra.--
Estimación de intervalo para las diferencias de medias y de proporciones poblacionales.--
Prueba de hipótesis.--
Pruebas de hipótesis para la media u de una población caso de muestra grande (n > 30).--
Pruebas de hipótesis para la media u de una población caso de muestra pequeña (n < 30).--
Pruebas de hipótesis para la proporción ñ de una población: caso de muestra grande (np > 5 y n(1 - p) > d).--
Pruebas de bondad de ajuste.--
Pruebas de independiencia (tablas de contingencia).--

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