Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Campo de control de longitud fija |
11040nam a2200385 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Número de control |
997 |
| 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 |
240802s1988 d||||r|||| 001 0 spa d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| ISBN |
9684518560 |
| 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 |
Canavos, George C. |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Probabilidad y estadística : |
| Resto del título |
aplicaciones y métodos / |
| Mención de responsabilidad |
George C. Canavos |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Naucalpan de Juárez : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
McGraw-Hill, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
1988 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
xix, 651 p. : |
| Otras características físicas |
fig., tablas ; |
| Dimensiones |
23 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 |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Incluye referencias al final de cada capítulo |
| 505 00 - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Capitulo uno. INTRODUCCIÓN Y ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVA<br/>1.1. Introducción<br/>1.2. Descripción grafica de los datos<br/>1.3. Medidas numéricas descriptivas<br/>Apéndice: sumatorias y otras notaciones simbólicas<br/>Capitulo dos. CONCEPTOS EN PROBABILIDAD<br/>2.1. Introducción<br/>2.2. La definición clásica de probabilidad<br/>2.3. Definición de probabilidad como frecuencia relativa<br/>2.4. Interpretación subjetiva de la probabilidad<br/>2.5. Desarrollo axiomático de la probabilidad<br/>2.6. Probabilidades conjunta, marginal y condicional<br/>2.7. Eventos estadísticamente independientes<br/>2.8. El teorema de Bayes<br/>2.9. Permutaciones y combinaciones<br/>Capitulo tres. VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD<br/>3.1. El concepto de variables aleatorias<br/>3.2. Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas<br/>3.3. Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas<br/>3.4. Valor esperado de variables aleatoria<br/>3.5. Momentos de una variable aleatoria<br/>3.6. Otras medidas de tendencia central y dispersión<br/>3.7. Funciones generadoras de momentos<br/>Capitulo cuatro. Algunas distribuciones discretas de probabilidad<br/>4.1. Introducción<br/>4.2. La distribución binomial<br/>4.3. La distribución de Poisson <br/>4.4. La distribución hípergeométrica <br/>4.5. La distribución binomial negativa<br/>Apéndice: deducción de la función de probabilidad de Poisson<br/>Apéndice: demostración del teorema 4.1<br/>Capitulo cinco. ALGUNAS DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD<br/>5.1. Introducción<br/>5.2. La distribución normal<br/>5.3. La distribución uniforme<br/>5.4. La distribución beta<br/>5.5. La distribución gama<br/>5.6. La distribución de Weibull<br/>5.7. La distribución exponencial negativa<br/>5.8. La distribución de una función de variable aleatoria<br/>5.9. Conceptos básicos en la generación de números aleatorios por computadora<br/>5.9.1. Distribución uniforme sobre el intervalo (a,b)<br/>5.9.2. La distribución de Weibull<br/>5.9.3. La distribución de Erlang<br/>5.9.4. La distribución normal<br/>5.9.5. La distribución binomial<br/>5.9.6. La distribución de Poisson<br/>Apéndice: demostración de que la expresión (5.1) es una función de densidad de probabilidad<br/>Apéndice: demostración del teorema 5.1<br/>Capitulo seis. DISTRIBUCIONES CONJUNTAS DE PROBABILIDAD<br/>6.1. Introducción<br/>6.2. Distribuciones de probabilidad bivariadas<br/>6.3. Distribuciones marginales de probabilidad<br/>6.4. Valores esperados y momentos para distribuciones bivariadas<br/>6.5. Variables aleatorias estadísticamente independientes<br/>6.6. Distribuciones de probabilidad condicional<br/>6.7. Análisis bayesiano: las distribuciones a priori y a posterior<br/>6.8. La distribución normal bivariada<br/>Capitulo siete. MUESTRA ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE MUESTREO<br/>7.1. Introducción<br/>7.2. Muestras aleatorias<br/>7.3. Distribuciones de muestreo de estadísticas<br/>7.4. La distribución de muestreo de X<br/>7.5. La distribución de muestreo de S2<br/>7.6. la distribución t de Student<br/>7.7. La distribución de la diferencia entre dos medias muestrales<br/>7.8. La distribución F<br/>Apéndice: demostración del teorema central del limite<br/>Apéndice: deducción de la función de densidad de probabilidad t de Student <br/>Capitulo ocho. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALO<br/>8.1. Introducción<br/>8.2. Propiedades deseables de los estimadores puntuales<br/>8.2.1. Estimadores insesgados<br/>8.2.2. Estimadores consistentes<br/>8.2.3. Estimadores insesgados de varianza mínima<br/>8.2.4. Estadísticas suficientes<br/>8.3. Métodos de estimación puntual<br/>8.3.1. Estimación por máxima verosimilitud<br/>8.3.2. Método de los momentos<br/>8.3.3. Estimación por máxima verosimilitud para muestras censuradas<br/>8.4. Estimación por intervalo<br/>8.4.1. Intervalos de confianza para u cunado se muestra una distribución normal con varianza conocida<br/>8.4.2. Intervalos de confianza para u cuando se muestrea una distribución normal con varianza desconocida<br/>8.4.3. Intervalos de confianza para la diferencia de medias cunado se muestran dos distribuciones normales independientes<br/>8.4.4. Intervalos de confianza para o2 cuando se muestrea una distribución normal con media desconocida<br/>8.4.5. Intervalos de confianza para el coeficiente de dos varianzas cuando se muestrean dos distribuciones normales independientes<br/>8.4.6. Intervalos de confianza para el parámetro de proporción p cuando se muestrea una distribución binomial<br/>8.5. Estimación bayesiana<br/>8.5.1. Estimación puntual bayesiana<br/>8.5.2. Estimación bayesiana por intervalo<br/>8.6. Limites estadísticos de tolerancia<br/>8.6.1. Límites de tolerancia independiente de la distribución<br/>8.6.2. Límites de tolerancia cuando se muestrea una distribución normal<br/>Capitulo nueve. PRUEBA DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICA<br/>9.1. Introducción<br/>9.2. Conceptos básicos para la prueba de hipótesis estadísticas<br/>9.3. Tipos de regiones críticas y la función de potencia<br/>9.4. Las mejores pruebas<br/>9.5. Principios generales para probar una H0 simple contra una H1 uni o bilateral<br/>9.5.1. Principios generales para el caso 1<br/>9.5.2. Principios generales para el caso 2<br/>9.5.3. Principios generales para el caso 3<br/>9.6. Prueba de hipótesis con respecto a las medias cuando se muestrean distribuciones normales<br/>9.6.1. Pruebas para una muestra<br/>9.6.2. Pruebas para dos muestras<br/>9.6.3. Reflexión sobre las suposiciones y sensitividad<br/>9.6.4. Pruebas sobre las medias cuando las observaciones están pareadas<br/>9.7. Pruebas de hipótesis con respeto a las varianzas cunado se muestran distribuciones normales<br/>9.7.1. Pruebas para una muestra<br/>9.7.1. Pruebas para dos muestras<br/>9.8. Inferencias con respecto a las proposiciones de dos distribuciones binomiales independientes<br/>Capitulo diez. PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Y ANÁLISIS DE TABLAS DE CONTINGENCIA<br/>10.1. Introducción<br/>10.2. la prueba de bondad de ajuste chi-cuadrada<br/>10.3. la estadística de Kolmogorov-Smirov<br/>10.4. la prueba de chi-cuadrada para el análisis de tablas de contingencia con dos criterios de clasificación<br/>Capitulo once. Métodos para el control de calidad y muestreo para aceptación<br/>11.1. Introducción<br/>11.2. Tablas de control estadístico<br/>11.2.1. Tablas X (media conocida a la población)<br/>11.2.2. Tablas S (desviación estándar conocida de la población)<br/>11.2.3 Tablas X y S (media varianza desconocidas de la población)<br/>11.3. Procedimientos del muestreo para aceptación<br/>11.3.1. El desarrollo de planes de muestreo sencillos para riesgos estipulados del productor y del consumidor<br/>11.3.2. Muestreo para aceptación por variables<br/>11.3.3. Sistemas de planes de muestreo<br/>Capitulo doce. DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS ESTADÍSTICOS<br/>12.1. Introducción<br/>12.2. Experimentos estadísticos<br/>12.3. Diseños estadísticos<br/>12.4. Análisis de experimentos un factoriales en un diseño completamente aleatorio<br/>12.4.1. Análisis de varianza para un modelo de efectos fijos<br/>12.4.2. Métodos de Scheffé para comparaciones múltiples<br/>12.4.3. Análisis de residuos y efectos de la violación de las suposiciones<br/>12.4.4. El caso de efectos aleatorios<br/>12.5. Análisis de experimentos con solo un factor en un diseño en bloque completamente factoriales<br/>12.6. Experimentos factoriales<br/>Capitulo trece. ANÁLISIS DE REGRESIÓN: EL MODELO LINEAL SIMPLE<br/>13.1. Introducción<br/>13.2. El significado de la regresión y suposiciones básicas<br/>13.3. Estimación por mínimos cuadrados para el modelo lineal simple<br/>13.4. Estimación por máxima verosimilitud para el modelo lineal simple<br/>13.5. Propiedades generales de los estimadores de mínimos cuadrados<br/>13.6. Inferencia estadística para el modelo lineal simple<br/>13.7. El uso del análisis de varianza<br/>13.8. Correlación lineal<br/>13.9. Series de tiempo y autocorrelación<br/>13.9.1. Componentes de una serie de tiempo<br/>13.9.2. La estadística de Durbin-Watson<br/>13.9.3. Eliminación de la autocorrelación mediante la transformación de datos <br/>13.10. Enfoque matricial para el modelo lineal simple<br/>Apéndice: breve revisión del algebra de matrices<br/>Capitulo catorce. ANÁLISIS DE REGRESIÓN: EL MODELO LINEAL GENERAL<br/>14.1. Introducción<br/>14.2. El modelo lineal general<br/>14.3. Principios de la suma de cuadrados extra<br/>14.4. El problema de la multicolinealidad<br/>14.5. Determinación del mejor conjunto de variables de predicción<br/>14.6. Análisis de residuos o residuales<br/>14.7. Regresión polimonial<br/>14.8. Mínimos cuadrados con factores de peso<br/>14.9. Variables indicadoras<br/>Capitulo quince. MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS<br/>15.1. Introducción<br/>15.2. Pruebas no paramétricas para comparar dos poblaciones con base en muestras aleatorias independientes<br/>15.2.1. Prueba de Mann-Whitney<br/>15.2.2. Prueba de tendencias de Wald-Wolfowitz<br/>15.3. Pruebas no paramétricas para observaciones por pares<br/>15.3.1. La prueba del signo<br/>15.3.2. Prueba de rangos de signos de Wilcoxon<br/>15.3.1. La prueba del signo<br/>15.3.2. Prueba de rangos de signos de Wilcoxon<br/>15.4. Prueba de Kruskal-Wallis para K muestras aleatorias independientes<br/>15.5. Prueba de Friedman para muestra igualadas<br/>15.7. Comentarios finales<br/>APÉNDICE<br/>Tabla A. Valores de la función de distribución acumulativa binomial<br/>Tabla B. Valores de la función de distribución acumulativa de Poisson<br/>Tabla C. Valores de la función de probabilidad y de distribución acumulativa para la distribución hipergeométrica<br/>Tabla D. Valores de la función de distribución acumulativa normal estándar<br/>Tabla E. Valores de cuantiles de la distribución Chi-cuadrada<br/>Tabla F. Valores de cuantiles de la distribución t de Student<br/>Tabla G. Valores de cuantiles de la distribución F<br/>Tabla H. K- valores para los límites de tolerancia bilaterales cunado se muestrean distribuciones normales<br/>Tabla I. K- valores para los límites de tolerancia unilaterales cuando se muestrean distribuciones normales<br/>Tabla J. Valores de cuantiles superiores de la distribución de la estadística Dn de Kolmogorov-Smirnov<br/>Tabla K. Límites de la estadística de Durbin-Watson |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
ANALISIS ESTADISTICO |
| Fuente del encabezamiento o término |
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| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
TEORIA DE LAS PROBABILIDADES |
| Fuente del encabezamiento o término |
Spines |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD |
| Fuente del encabezamiento o término |
Spines |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
DISTRIBUCIONES DE MUESTREO |
| Fuente del encabezamiento o término |
Spines |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
TEOREMA DE BAYES |
| Fuente del encabezamiento o término |
Spines |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD |
| Fuente del encabezamiento o término |
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| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
DISEÑO EXPERIMENTAL |
| Fuente del encabezamiento o término |
Spines |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
ANALISIS DE REGRESION |
| Fuente del encabezamiento o término |
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| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
ESTADISTICA NO PARAMETRICA |
| Fuente del encabezamiento o término |
Spines |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
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| Tipo de ítem Koha |
Libros |
| Esquema de clasificación |
Universal Decimal Classification |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
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997 |
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997 |
