Estadística para administración y economía

Incluye tablas estadísticas

Introducción.--
¿Por qué hay que tomar este curso y quién utiliza la estadística?.--
Historia.--
Subdivisiones de la estadística .--
Un enfoque simple y fácil de entender.--
Características que facilitan el aprendizaje y como usarlas.--
Agrupación y presentación de datos para expresar significado: tablas y gráficas.--
¿Cómo podemos ordenar los datos?.--
Ejemplos de datos sin procesar.--
Ordenamiento de datos en arreglos de datos y distribuciones de frecuencias.--
Construcción de una distribución de frecuencias
Representación gráfica de distribuciones de frecuencias.--
Medidas de tendencia central y dispersión en distribuciones de frecuencia.--
Estadística sumaria.--
Una medida de tendencia central: la media aritmética.--
Una segunda medida de tendencia central: la media ponderada.--
Una tercera medida de tendencia central: la media geométrica.--
Una cuarta medida de tendencia central: la mediana.--
Una medida final de tendencia central: la moda.--
Dispersión: por qué es importante.--
Rangos: medidas de dispersión útiles.--
Dispersión: medidas de desviación promedio.--
Dispersión relativa: el coeficiente de variación.--
Análisis exploratorio de datos (AED).--
Probabilidad I: Ideas introductorias.--
Historia y relevancia de la teoría de la probabilidad.--
Terminología básica en probabilidad.--
Tres tipos de probabilidad.--
Reglas de probabilidad.--
Probabilidades bajo condiciones de independencia estadística.--
Probabilidades bajo condiciones de dependencia estadística.--
Revisión de las estimaciones anteriores de probabilidades: teorema de Bayes.--
Distribuciones de probabilidad.--
¿Qué es una distribución de probabilidad?.--
Variables aleatorias.--
Uso del valor esperado en la toma de decisiones.--
La distribución binomial.--
La distribución de Poisson.--
La distribución normal: distribución de una variable aleatoria continua.--
Selección de la distribución de probabilidad correcta.--
Muestreo de distribuciones de muestreo.--
Introducción al muestreo.--
Muestreo aleatorio.--
Diseño de experimentos.--
Introducción a las distribuciones de muestreo.--
Distribuciones de muestreo a detalle.--
Una consideración operacional en el muestreo: la relación entre el tamaño de muestra y el error estándar.--
Estimación.--
Estimaciones puntuales.--
Estimaciones de intervalo: conceptos básicos.--
Estimaciones de intervalo e Intervalos de confianza.--
Cálculo de estimaciones de intervalo de la media a partir de muestras grandes.--
Cálculo de estimaciones de intervalo de la proporción a partir de muestras grandes.--
Estimaciones de intervalos con la distribución t.--
Determinación del tamaño de muestra en estimación.--
Prueba de hipótesis; Prueba de una sola muestra.--
Conceptos básicos en el procedimiento de prueba de hipótesis.--
Prueba de hipótesis.--
Prueba de hipótesis de medias cuando se conoce la desviación estándar de la población.--
Medición de la potencia de una prueba de hipótesis.--
Prueba de hipótesis para proporciones: muestras grandes.--
Prueba de hipótesis de medias cuando no se conoce la desviación estándar de la población.--
Prueba de hipótesis: Prueba de dos muestra.--
Prueba de hipótesis para diferencias entre medias y proporciones.--
Pruebas para diferencias entre medias: muestras grandes.--
Pruebas para diferencias ente medias: muestras pequeñas.--
Prueba de diferencias entre medias con muestras dependientes.--
Pruebas para diferencias entre proporciones: muestras grandes.--
Valor P: otra manera de verlas pruebas de hipótesis.--
Uso de computadoras para las pruebas de hipótesis.--
Calidad y control de calidad.--
Control estadístico de procesos.--
Gráficas X: gráficas de control para medias de procesos.--
Gráficas R: gráficas de control para variabilidad de procesos.--
Gráficas p_ diagramas de control para atributos.--
Administración con vistas a la calidad total.--
Muestreo de aceptación.--
Ji-cuadrada y análisis de varianza.--
JI-cuadrada como prueba de independencia.--
Ji-cuadrada como prueba de bondad y ajuste: prueba de lo apropiado de una distribución.--
Análisis de varianza.--
Inferencias acerca de una varianza de población.--
Inferencias acerca de una varianza de dos poblaciones.--
Regresión simple y correlación.--
Análisis de regresión múltiple y correlación.--
Deducción de la ecuación de regresión múltiple.--
La computadora y la regresión múltiple.--
Inferencias sobre parámetros de población.--
Técnicas de modelado.--
Métodos no paramétricos.--
Introducción a la estadística no paramétrica.--
Prueba de signo para datos por pares.--
Pruebas de suma de rangos: prueba U de Mann-Whitney y prueba de Kruskal-Wallis.--
Prueba de corridas de una sola muestra.--
Correlación de rango.--
Prueba de Kolmogorov-Smirnov.--
Serie de tiempo y pronósticos.--
Variación en las series de tiempo.--
Análisis de tendencia (variación secular).--
Variación cíclica.--
Variación estacional.--
Variación irregular.--
Problema que incluye a las cuatro componentes de una serie de tiempo.--
Análisis de series de tiempo en pronósticos.--
Números índice.--
Definición de número índice.--
Índice de agregados no ponderados.--
Índice de agregados ponderados.--
Métodos de promedio de relativos.--
Índices de cantidad y de valor.--
Problemas en la construcción y el uso de números índice.--
Teoría de decisiones.--
El entorno de la decisión.--
Ganancia esperada en condiciones de incertidumbre: asignación de valores de probabilidad.--
Uso de distribuciones continuas: análisis marginal.--
Utilidad como criterio de decisión.--
Ayuda para que los tomadores de decisiones proporcionen las probabilidades correctas.--
Análisis de árboles de decisiones.