Estadística para administración y economía
- Séptima edición
- México D. F. (México): Pearson Educación, 2010
- 888 páginas 20 x 25.5 cm.
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.