Incluye índice alfabético

Capítulo 1: VARIABLES Y GRÁFICOS
Estadística. Población y muestreo; estadística inductiva y descriptiva. Variables: discretas y continuas. Redondeo de datos. Notación científica. Dígitos significativos. Cálculos. Funciones. Coordenadas rectangulares. Gráficos. Ecuaciones. Desigualdades. Logaritmos. Antilogaritmos. Cálculos usando logaritmos.
Capítulo 2: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS
Filas de datos. Ordenaciones. Distribuciones de frecuencias. Intervalos de clase y límites de clase. Fronteras de clase. Tamaño o anchura de un intervalo de clase. Marca de clase. Reglas generales para formar distribuciones de frecuencias. Histogramas y polígonos de frecuencia. Distribución de frecuencias relativas. Distribuciones de frecuencias acumuladas y ojivas. Distribuciones de frecuencias relativas y ojivas de porcentajes. Curvas de frecuencia y ojivas suavizadas. Tipos de curvas de frecuencia.
Capítulo 3: MEDIA, MEDIANA, MODA Y OTRAS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Notación de índices. Notación de suma. Promedios o medidas de tendencia central. La media aritmética. La media aritmética ponderada. Propiedades de la media aritmética. Cálculo de la media aritmética para datos agrupados. La mediana. La moda. Relación empírica entre media, mediana y moda. La media geométrica G. La media armónica H. Relación entre las medias aritmética, geométrica y armónica. La media cuadrática (MQ). Cuartiles, deciles y percentiles.
Capítulo 4: LA DESVIACIÓN TÍPICA Y OTRAS MEDIDAS DE DISPERSIÓN
Dispersión o variación. El rango. La desviación media. El rango semi-intercuartil. El rango percentil 10-90. La desviación típica. La varianza. Métodos cortos para calcular la desviación típica. Propiedades de la desviación típica. Comprobación de Charlier. Corrección de Sheppard para la varianza. Relaciones empíricas entre medidas de dispersión. Dispersión absoluta y relativa; coeficiente de variación. Variables tipificadas; unidades estándar.
Capítulo 5: MOMENTOS, SESGO Y CURTOSIS
Momentos. Momentos para datos agrupados. Relaciones entre momentos. Cálculo de momentos para datos agrupados. Comprobación de Charlier y correcciones de Sheppard. Momentos adimensionales. Sesgo. Curtosis. Momentos, sesgo y curtosis de una población
Capítulo 6: TEORÍA ELEMENTAL DE PROBABILIDADES
Definiciones de probabilidad. Probabilidad condicional; sucesos independientes y sucesos dependientes. Sucesos mutuamente excluyentes. Distribuciones de probabilidad. Esperanza matemática. Relación entre población, media muestral y varianza. Análisis combinatorio. Combinaciones. Aproximación de Stirling a n!. Relación de la probabilidad con la teoría de conjuntos
Capítulo 7: LAS DISTRIBUCIONES BINOMIAL, NORMAL Y DE POISSON
La distribución binomial. La distribución normal. Relación entre la distribución binomial y la distribución normal. La distribución de Poisson. Relación entre la distribución binomial y la distribución de Poisson. La distribución multinomial. Ajuste de distribuciones de frecuencias muestrales mediante distribuciones teóricas
Capítulo 8: TEORÍA ELEMENTAL DEL MUESTREO
Teoría del muestreo. Muestras aleatorias y números aleatorios. Muestreo con y sin reposición. Distribuciones de muestreo. Distribución de muestreo de medias. Distribución de muestreo de proporciones. Distribución de muestreo de diferencias y sumas. Errores típicos.
Capítulo 9: TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
Estimación de parámetros. Estimaciones sin sesgo. Estimación eficiente. Estimaciones de punto y estimaciones de intervalo; su fiabilidad. Estimación de intervalo de confianza para parámetros de población. Error probable.
Capítulo 10: TEORÍA ESTADÍSTICA DE LAS DECISIONES
Decisiones estadísticas. Hipótesis estadísticas. Contrastes de hipótesis y significación o reglas de decisión. Errores del Tipo I y de Tipo II. Nivel de significación. Contrastes mediante la distribución normal. Contrastes de una y de dos colas. Contrastes especiales. Curvas de operación características; potencia de un contraste. Gráficos de control. Contrastes mediante diferencias muestrales. Contrastes mediante la distribución binomial
Capítulo 11: TEORÍA DE PEQUEÑAS MUESTRAS
Pequeñas muestras. Distribución t de Student. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis y significación. Distribución ji-cuadrado. Intervalos de confianza para la distribución ji-cuadrado. Grados de libertad. La distribución F.
Capítulo 12: TEST JI-CUADRADO
Frecuencias observadas y teóricas. Definición de X2. Contrastes de significación. El test ji-cuadrado para la bondad de ajuste. Tablas de contingencia. Corrección de Yates a la continuidad. Fórmulas simples para calcular. Coeficiente de contingencia. Correlación de atributos. Propiedad aditiva de X2
Capítulo 13: AJUSTE DE CURVAS Y EL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS
Relaciones entre variables. Ajuste de curvas. Ecuaciones de curvas aproximantes. Ajuste de curvas a mano. La recta. El método de mínimos cuadrados. La recta de mínimos cuadrados. Relaciones no lineales. La parábola de mínimos cuadrados. Regresión. Aplicaciones a series en el tiempo. Problemas en más de dos variables
Capítulo 14: TEORÍA DE LA CORRELACIÓN
Correlación y regresión. Correlación lineal. Medidas de correlación. La recta de regresión de mínimos cuadrados. Error típico de estimación. Variación explicada y variación inexplicada. Coeficiente de correlación. Observaciones sobre el coeficiente de correlación. Fórmulas momento-producto para el coeficiente de correlación lineal. Fórmulas cortas de cálculo. Rectas de regresión y el coeficiente de correlación lineal. Correlación de series en el tiempo. Correlación de atributos. Teoría muestral de la correlación. Teoría muestral de la regresión.
Capítulo 15: CORRELACIÓN MÚLTIPLE Y PARCIAL
Correlación múltiple. Notación de subíndices. Ecuaciones de regresión y planos de regresión. Ecuaciones normales para el plano de regresión. Ecuaciones normales para el plano de regresión de mínimos cuadrados. Planos de regresión y coeficientes de correlación. Error típico de estimación. Coeficiente de correlación múltiple. Cambio de variable dependiente. Generalización a más de tres variables. Correlación parcial. Relaciones entre coeficientes de correlación parcial y múltiple. Regresión múltiple no lineal
Capítulo 16: ANÁLISIS DE VARIANZA
Objetivo del análisis de varianza. Experimentos de factor único. Variación total, variación dentro de los tratamientos y variación entre tratamientos. Métodos abreviados para calcular variaciones. Modelos matemáticos para el análisis de varianza. Valores esperados de las variaciones. Distribuciones de las variaciones. El contraste F para la hipótesis nula de igualdad de medias. Tablas de análisis de varianza. Modificaciones para números distintos de observaciones. Experimentos de dos factores. Notación para experimentos de dos factores. Variaciones para experimentos de dos factores. Análisis de varianza para experimentos de dos factores. Experimentos de dos factores con repetición. Diseño experimental
Capítulo 17: CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS
Introducción. El test de los signos. El U-test de Mann-Whitney. El H-test de Kruskal-Wallis. El H-test corregido por coincidencias. El test de las rachas para el carácter aleatorio. Otras aplicaciones del test de las rachas. Correlación de rango de Spearman.
Capítulo 18: ANÁLISIS DE SERIES EN EL TIEMPO
Series en el tiempo. Gráficos de series en el tiempo. Movimientos característicos de series en el tiempo. Clasificación de movimientos de series en el tiempo. Análisis de series en el tiempo. Promedios móviles; suavización de series en el tiempo. Estimación de la tendencia. Estimación de las variaciones estacionales; el índice estacional. Datos ajustados a la variación estacional. Estimación de las variaciones cíclicas. Estimación de las variaciones irregulares. Comparación de datos. Predicción. Resumen de los pasos fundamentales en el análisis de series en el tiempo
Capítulo 19: NÚMEROS ÍNDICE
Número índice. Aplicaciones de los números índice. Relaciones de precios. Propiedades de las relaciones de precios. Relaciones de cantidad o de volumen. Relaciones de valor. Relaciones de enlace y en cadena. Problemas implícitos en el cálculo de números índice. El uso de promedios. Criterios teóricos para números índice. Notación. El método de agregación simple. El método del promedio simple de relaciones. El método de agregación ponderada. Índice ideal de Fisher. El índice de Marshall Edgeworth. El método del promedio ponderado de relaciones. Números índice de cantidad o volumen. Números índice de valor. Cambio del periodo base en los números índice. Deflación de series en el tiempo.
SOLUCIÓN A LOS PROBLEMAS SUPLEMENTARIOS
APÉNDICES
I. Ordenadas (Y) de la curva normal canónica en z
II. Áreas bajo la curva normal canónica entre 0 y z
III. Valores percentiles (tp) para la distribución t de Student con v grados de libertad
IV. Valores percentiles (X2p) para la distribución ji-cuadrado con v grados de libertad
V. Valores de los 95-ésimos percentiles para la distribución F
VI. Valores de los 99-ésimos percentiles para la distribución F
VII. Logaritmos decimales con cuatro cifras
VIII. Valores de e-y
IX. Números aleatorios