Detalles MARC
000 -CABECERA |
Campo de control de longitud fija |
11442nam a2200421 i 4500 |
001 - NÚMERO DE CONTROL |
Número de control |
878 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
Identificador del número de control |
AR-RqUTN |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
Códigos de información de longitud fija |
240614s1990 d||||r|||| 001 0 spa d |
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
ISBN |
968727056X |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
Centro catalogador de origen |
AR-RqUTN |
Lengua de catalogación |
spa |
Centro transcriptor |
AR-RqUTN |
041 #7 - CÓDIGO DE LENGUA |
Código de lengua del texto |
es |
Fuente del código |
ISO 639-1 |
080 0# - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL UNIVERSAL |
Clasificación Decimal Universal |
519.2 |
Edición de la CDU |
2000 |
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
Nombre personal |
Mendenhall, William |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
Título |
Estadística para administradores / |
Mención de responsabilidad |
William Mendenhall |
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
Lugar de publicación, distribución, etc. |
México : |
Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Grupo Editorial Iberoamérica, |
Fecha de publicación, distribución, etc. |
1990 |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
Extensión |
xviii, 817 p. : |
Otras características físicas |
fig., tablas ; |
Dimensiones |
24 cm |
336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
Fuente |
rdacontent |
Término de tipo de contenido |
texto |
Código de tipo de contenido |
txt |
337 ## - TIPO DE MEDIO |
Fuente |
rdamedia |
Nombre del tipo de medio |
sin mediación |
Código del tipo de medio |
n |
338 ## - TIPO DE SOPORTE |
Fuente |
rdacarrier |
Nombre del tipo de soporte |
volumen |
Código del tipo de soporte |
nc |
500 ## - NOTA GENERAL |
Nota general |
Incluye índice alfabético |
505 00 - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
Nota de contenido con formato |
1. QUÉ ES LA ESTADÍSTICA<br/>Estudio de un Caso: Llevarse los Beneficios de los Reembolsos<br/>1.1 Problemas Estadísticos Ilustrativos<br/>1.2 Población y Muestra<br/>1.3 Elementos Esenciales de un Problema Estadístico<br/>1.4 Papel de la Estadística en la Obtención de Inferencias<br/>1.5 Algo más Respecto al Estudio de Caso del Reembolso para los Consumidores<br/>2. DESCRIPCIÓN DE CONJUNTOS DE DATOS<br/>Estudio de un Caso: ¿Así que Usted Quiere Ser Millonario?<br/>2.1 Tipos de Datos<br/>2.2 Método Gráfico para Describir un Conjunto de Datos: Distribuciones de Frecuencias Relativas<br/>2.3 Diagramas de Tallo y Hoja (Optativa)<br/>2.4 Métodos Numéricos para Describir un Conjunto de Datos<br/>2.5 Medidas de Tendencia Central<br/>2.6 Medidas de Variabilidad<br/>2.7 Significado Práctico de la Desviación Estándar<br/>2.8 Método Abreviado para Calcular la Variancia<br/>2.9 Verificación para el Cálculo de s<br/>2.10 Medidas de Posición Relativa (Optativa)<br/>2.11 Valores Inusitados: Relación z y Diagramas de Caja (Optativa)<br/>2.12 Descripción de los Datos del Fondo del Mercado Monetario<br/>3. PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETAS<br/>Estudio de un Caso: El Miedo de Volar<br/>3.1 Papel de la Probabilidad en la Estadística<br/>3.2 Propiedades Aditivas de las Probabilidades<br/>3.3 Probabilidad Condicional y Eventos Independientes<br/>3.4 Variables Aleatorias Discretas y sus Distribuciones de Probabilidad<br/>3.5 Distribución de Probabilidad Binomial<br/>3.6 Distribución de Probabilidad Hipergeométrica (Optativa)<br/>3.7 Distribución de Probabilidad Geométrica (Optativa)<br/>3.8 Distribución de Probabilidad de Poisson (Optativa)<br/>3.9 Más acerca de la Encuesta respecto al Miedo de Volar<br/>4. LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL<br/>Estudio de un Caso: Cuestión de Altura<br/>4.1 Variables Aleatorias Continuas<br/>4.2 Distribución de Probabilidad Normal<br/>4.3 Tabulación de las Áreas de la Distribución de Probabilidad Normal<br/>4.4 Aproximación Normal para la Distribución de Probabilidad Binomial<br/>4.5 Otras Distribuciones Continuas de Probabilidad<br/>4.6 Probabilidad de Cuarenta a Uno de Fortune<br/>5. DISTRIBUCIONES MUESTRALES<br/>Estudio de un Caso: Muestreo de la Ruleta de Montecarlo<br/>5.1 Muestreo Aleatorio<br/>5.2 Distribuciones de Muestreo de Estadísticas<br/>5.3 Teorema Central del Límite y la Distribución de Muestreo de la Media<br/>5.4 Distribución de Muestreo del Producto de una Constante y una Estadística<br/>5.5 Distribución de Muestreo de una Proporción Muestral<br/>5.6 Distribución de Muestreo de la Suma o la Diferencia de Dos Estadísticas Independientes<br/>5.7 Distribución de Muestreo de una Función Lineal de Variables Aleatorias (Optativa)<br/>5.8 Distribución de Muestreo de lo Ganado en la Ruleta<br/>6. ESTIMACIÓN CON MUESTRAS GRANDES<br/>Estudio de un Caso: Muestreo: ¿Qué permitirá el IRS (Internal Revenue Service)?<br/>6.1 Un Breve Resumen<br/>6.2 Tipos de Estimadores<br/>6.3 Estimación Puntual con Muestras Grandes<br/>6.4 Intervalos de Confianza para Muestras Grandes (Unilaterales y Bilaterales)<br/>6.5 Estimación de la Media Poblacional<br/>6.6 Estimación de la Diferencia entre Dos Medias<br/>6.7 Estimación del Parámetro de una Población Binomial<br/>6.8 Estimación de la Diferencia entre Dos Parámetros Binomiales<br/>6.9 Elección del Tamaño de la Muestra<br/>6.10 La Lógica que Respalda la Desaprobación del IRS por 3.4 Millones de dólares<br/>7. PRUEBAS DE HIPÓTESIS CON GRANDES MUESTRAS<br/>Estudio de un Caso: Mujeres en Actividades de Administración en el Extranjero: ¿Por qué son tan pocas?<br/>7.1 Pruebas de Hipótesis respecto de Parámetros Poblacionales<br/>7.2 Elementos de una Prueba de Hipótesis<br/>7.3 Prueba Estadística para Muestras Grandes<br/>7.4 Prueba de Hipótesis para una Media Poblacional<br/>7.5 Prueba de Hipótesis para la Diferencia entre Dos Medias Poblacionales<br/>7.6 Prueba de Hipótesis para la Proporción Poblacional<br/>7.7 Prueba de Hipótesis para la Diferencia entre Dos Proporciones Poblacionales<br/>7.8 Otra Manera de Informar sobre los Resultados de Pruebas Estadísticas: Valores p<br/>7.9 Algunos Comentarios acerca de la Teoría de Pruebas de Hipótesis<br/>7.10 Mujeres Administradoras en el Extranjero: Apreciaciones<br/>8. INFERENCIAS CON MUESTRAS PEQUEÑAS<br/>Estudio de un Caso: Sistema de Alarma Anticipada contra Quiebras Bancarias<br/>Inminentes<br/>8.1 Introducción<br/>8.2 Distribución t de Student<br/>8.3 Inferencias con Muestras Pequeñas para una Media Poblacional<br/>8.4 Inferencias con Muestras Pequeñas para la Diferencia entre Dos Medias de P oblación<br/>8.5 Una Prueba para Diferencias por Parejas<br/>8.6 Inferencias acerca de la Variancia de una P oblación<br/>8.7 Comparación entre Dos Variancias de P oblación<br/>8.8 Suposiciones<br/>8.9 Un Análisis de JAWS <br/>9. ANÁLISIS DE VARIANCIA (ANOVA)<br/>Estudio de un Caso: Comparación de los Costos de Aseguramiento de Automóviles en Diferentes Localidades<br/>9.1 Motivación para el Análisis de Variancia<br/>9.2 Suposiciones para el Análisis de Variancia<br/>9.3 Comparación de Más de Dos Medias Poblacionales: Análisis de Variancia para Muestras Aleatorias Independientes<br/>9.4 Fórmulas Operacionales: Comparación de Dos o Más Medias de Población (Optativa)<br/>9.5 Diseños en Bloques Aleatorizados<br/>9.6 Análisis de Variancia para un Diseño en Bloques Aleatorizado<br/>9.7 Fórmulas Operacionales: Análisis de Variancia para un Diseño en Bloques Aleatorizado (Optativa)<br/>9.8 Experimentos Factoriales<br/>9.9 Análisis de Variancia para un Experimento Factorial<br/>9.10 Fórmulas Operacionales: Análisis de Variancia para un Experimento Factorial de Dos Factores (Optativa)<br/>9.12 Cumplimiento de las Suposiciones para un ANOVA:<br/>Transformaciones que Estabilizan la Variancia<br/>9.13 Análisis de la Diferencia en los Costos de Aseguramiento de Automóviles para Cuatro Localidades<br/>10. PRUEBA DE JI CUADRADA PARA LA BONDAD DE AJUSTE<br/>Estudio de un Caso: Ningún Vino antes de Su Tiempo<br/>10.1 Un Experimento Multinomial<br/>10.2 Prueba de Ji Cuadrada para la Bondad de Ajuste <br/>10.3 Tablas de Contingencia<br/>10.4 Tablas r X c con Totales Fijos de Renglones o de Columnas<br/>10.5 Preferencias Enológicas: ¿El Vino en Lata o en Botella?<br/>11. REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACION<br/>Estudio de un Caso: ¿Vale la Pena Ahorrar?<br/>11.1 Introducción<br/>11.2 Modelo Probabilístico Lineal Simple<br/>11.3 Método de Mínimos Cuadrados<br/>11.4 Cálculo de s2, un Estimador para s2<br/>11.5 Inferencias acerca de la Pendiente de la Recta b1<br/>11.6 Estimación de Valor Esperado de y para un Valor Dado de x<br/>11.7 Predicción para un Valor Particular de y para un Valor Dado de x<br/>11.8 Un Coeficiente de Correlación<br/>11.9 Suposiciones<br/>11.10 Análisis por Computadora de los Datos de Tasa de Ahorro Personal/Inversión Sujeta a Impuestos<br/>12. ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE<br/>Estudio de un Caso: Predicción del Ausentismo de Empleados o Trabajadores<br/>12.1 Objetivos de un Análisis de Regresión Múltiple<br/>12.2 Modelo de Regresión Múltiple y las Hipótesis Relacionadas<br/>12.3 Un Análisis de Regresión Múltiple<br/>12.4 Comparación de Impresiones de Computadora<br/>12.5 Análisis de Residuos<br/>12.6 Análisis de Regresión Escalonado<br/>12.7 Interpretaciones Erróneas en un Análisis de Regresión<br/>12.8 Cómo Elaborar un Modelo Lineal (Optativa)<br/>12.9 Prueba de Conjuntos de Parámetros de Modelo (Optativa)<br/>12.10 Realización de un Análisis de Variancia Cuando Faltan Datos (Optativa)<br/>12.11 Pasos a Seguir para Elaborar un Modelo Lineal<br/>12.12 Análisis de Regresión Múltiple para el Estudio del Caso de Ausentismo de Trabajadores<br/>13. SERIES DE TIEMPO Y NÚMEROS ÍNDICES<br/>Estudio de un Caso: Medición del Costo de la Vida<br/>13.1 ¿Qué es una Serie de Tiempo?<br/>13.2 Números índices<br/>13.3 Componentes de una Serie de Tiempo<br/>13.4 Alisado de una Serie de Tiempo. Promedios Móviles<br/>13.5 Alisado Exponencial<br/>13.6 Modelación Mediante Series de Tiempo<br/>13.7 Predicción Mediante Series de Tiempo<br/>13.8 Problemas de la Predicción en Negocios<br/>13.9 Índice de Precios al Consumidor<br/>14. MÉTODOS DE MUESTREO<br/>Estudio de un Caso: Muestreo de 58 Millones de Latas de Cerveza<br/>14.1 Importancia del Procedimiento de Muestreo en la Inferencia Estadística<br/>14.2 Cómo Seleccionar una Muestra Aleatoria Simple<br/>14.3 Estimación Basada en un Muestreo Aleatorio Simple<br/>14.4 Muestreo Aleatorio Estratificado<br/>14.5 Muestreo por Conglomerados<br/>14.6 Muestreo: Algunos Problemas<br/>14.7 Muestreo de 58 Millones de Latas de Cerveza: Cómo Hacerlo<br/>15. MÉTODOS ESTADÍSTICOS NO PARAMETRICOS<br/>Estudio de un Caso: ¿Vale la Pena Ahorrar? Un Segundo Aspecto<br/>15.1 Introducción<br/>15.2 Prueba del Signo para Comparar Dos Poblaciones<br/>15.3 Prueba U de Mann-Whitney: Muestras Aleatorias Independientes<br/>15.4 Prueba de Rangos con Signo de Wilcoxon para un Experimento por Parejas<br/>15.5 Prueba H de Kruskal-Wallis para Diseños Completamente Aleatorizado<br/>15.6 Prueba Fr de Friedman para Diseños en Bloques Aleatorizados<br/>15.7 Coeficiente de Correlación de Rangos<br/>15.8 ¿Vale la Pena Ahorrar? Un Análisis de Correlación de Rangos<br/>16. CONTROL DE CALIDAD<br/>Estudio de un Caso: El Caso del Aceite Perdido<br/>16.1 Control de Calidad<br/>16.2 Supervisión de la Calidad Mediante Gráficas o Diagramas de Control<br/>16.3 Gráfica de Control para la Media del Proceso. Diagrama de x<br/>16.4 Gráfica de Control para la Variación del Proceso: Diagrama de R <br/>16.5 Gráfica de Control para la Proporción de Defectuosos: Diagrama de p <br/>16.6 Gráfica de Control para —el Número de Defectuosos por Unidad: Diagrama de c <br/>16.7 Prueba de la Inaleatoriedad<br/>16.8 Muestreo para Aceptación de Lotes Considerando Artículos Defectuosos<br/>16.9 Planes de Muestreo Doble y Secuencial para Aceptación de Lotes<br/>16.10 Muestreo para Aceptación por Variables<br/>16.11 Una Solución al Problema del Aceite Perdido<br/>17. ANÁLISIS DE DECISIONES<br/>Estudio de un Caso: El Problema del Viajante de Comercio<br/>17.1 Problemas de Decisión<br/>17.2 Tablas de Provechos y de Pérdidas de Oportunidad<br/>17.3 Elección de la Mejor Acción<br/>17.4 Modificación de las Probabilidades de los Estados Circunstanciales por la Regla de Bayes<br/>17.5 Modificación del Problema de Decisión Cuando se Tiene Información Muestral<br/>17.6 El Problema del Viajante de Comercio: Una Consideración Posterior<br/>APÉNDICE. Tablas matemáticas y estadísticas |
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
ANALISIS ESTADISTICO |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
TEORIA DE LAS PROBABILIDADES |
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Spines |
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
DISTRIBUCIONES DE MUESTREO |
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Spines |
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
INFERENCIA ESTADISTICA |
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Spines |
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
ANALISIS DE VARIANZA |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
ANALISIS DE REGRESION |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
ANALISIS DE CORRELACION |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
ANALISIS POR SERIES TEMPORALES |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
MUESTREO |
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Spines |
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL |
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Spines |
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD |
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650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia |
ESTADISTICA NO PARAMETRICA |
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942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
Tipo de ítem Koha |
Libros |
Esquema de clasificación |
Universal Decimal Classification |
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
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878 |
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