Incluye índice alfabético

1. ¿QUÉ ES LA ESTADÍSTICA?
Introducción
¿Qué significa estadística?
¿Por qué se estudia la estadística?
Tipos de estadística
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Tipos de variables
Niveles de medición
Datos de nivel nominal
Datos de nivel ordinal
Datos de nivel de intervalo
Datos de nivel de razón
Usos de software
2. DESCRIPCIÓN DE DATOS: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA Y PRESENTACIÓN GRÁFICA
Introducción
Construcción de una distribución de frecuencia
Intervalos de clase y puntos medios de clases
Un ejemplo con software
Distribución de frecuencia relativa
Diagramas de tallo y hojas
Presentación gráfica de una distribución de frecuencia
Histograma
Polígono de frecuencia
Polígono de frecuencia acumulada menor que
Otras presentaciones gráficas de datos
Mal uso de gráficas
3. DESCRIPCIÓN DE DATOS: MEDIDAS DE POSICIÓN Y DE DISPERSIÓN
Introducción
La medida poblacional
La medida muestral
Las propiedades de la media aritmética
Media ponderada
La mediana
La moda
Solución por computadora
La media, la mediana y la moda de datos agrupados
La media aritmética
La mediana
La moda
Posiciones relativas de la media, la mediana y la moda
¿Por qué se estudia la dispersión?
Medidas de dispersión
Rango
Desviación media
Varianza y desviación estándar
Medidas de dispersión de datos agrupados
Rango
Desviación estándar
Interpretación y uso de la desviación estándar
Teorema de Chebyshev
La regla empírica
Dispersión relativa
Sesgo
Otras medidas de dispersión
Cuarteles, deciles y percentiles
Diagrama de caja
4. UNA REVISIÓN DE LOS CONCEPTOS DE PROBABILIDAD
Introducción
¿Qué es probabilidad?
Enfoques de probabilidad
Probabilidad objetiva
Probabilidad subjetiva
Algunas reglas de probabilidad
Reglas de probabilidad
Reglas de la adición
Reglas de la multiplicación
Diagramas de árbol
Teoremas de Bayes
Principios de conteo
La fórmula de la multiplicación
La fórmula de la permutación
La fórmula de las combinaciones
5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA
Introducción
¿Qué es una distribución de probabilidad?
Variables aleatorias
Variables aleatorias continua
La media, la varianza y la desviación estándar de una distribución de probabilidad
Media
Varianza y desviación estándar
Distribución de probabilidad binomial
¿Cómo se construye una distribución de probabilidad binomial?
Tablas de probabilidades binomial
Distribuciones de probabilidad acumulada
Distribuciones de probabilidad hipergeométrica
Distribución de probabilidad de Poisson
6. LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL
Introducción
La familia de las distribuciones de probabilidad normal
La distribución de probabilidad normal estándar
La aproximación de la distribución normal a la binomial
Factor de corrección de continuidad
Cómo aplicar el factor de corrección
7. MÉTODOS Y DISTRIBUCIONES DE MUESTREO
Introducción
Selección de muestras de la población
Métodos de muestreo probabilístico
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio sistemático
Muestreo aleatorio estratificado
Muestreo por conglomerados
“Error” en el muestreo
Distribución muestral de las medidas de las muestras
El teorema del límite central
El teorema del límite central: un segundo ejemplo
Estimaciones puntuales e intervalos de confianza
El error estándar de la medida de la muestra
Una simulación
Intervalo de confianza para una proporción de la población
Factor de corrección de una población finita
Elección de un tamaño apropiado de muestra
8. PRUEBAS DE HIPÓTESIS: MUESTRA GRANDES
Introducción
¿Qué es una hipótesis?
Procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis
Paso 1: Plantear la hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (H1)
Paso 2: Seleccionar un nivel de significancia
Paso 3: Calcular el estadístico de prueba
Paso 4: Fórmula la regla de decisión
Paso 5: tomar una decisión
Pruebas de significancia de una y dos colas
Prueba de la media de la población: muestra grande, desviación estándar de la población conocida
Prueba de dos colas
Prueba de una cola
Valor p en la prueba de hipótesis
Prueba de la media de la población: Muestra grande y desviación estándar de la población desconocida
Prueba de hipótesis: para dos medias de población
Pruebas respecto de las proporciones
Prueba para la diferencia entre dos proporciones poblacionales
9. PRUEBAS DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS
Introducción
Características de la distribución y de Student
Prueba para la media de la población
Solución con software
Comparación de dos medias poblaciones independientes
Prueba para observaciones por pares
Ejemplo de programación utilizando Excel
Prueba de hipótesis con muestras dependientes
Comparación de muestras dependientes e independientes
10. ANÁLISIS DE VARIANZA
Introducción
La distribución F
Comparación de dos varianzas poblacionales
Suposiciones de ANOVA
La prueba ANOVA
Inferencias respecto a las medias de tratamiento
11. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEALES
Introducción
¿Qué es análisis de correlación?
El coeficiente de correlación
El coeficiente de determinación
Advertencia
Prueba de la significancia del coeficiente de correlación
Análisis de regresión
Principio de los mínimos cuadrados
Dibujo de la línea de regresión
El error estándar de estimación
Presupuestos subyacentes a la regresión lineal
Intervalos de confianza e intervalos de predicción
Más acerca del coeficiente de determinación
Relación entre el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación y el error estándar del capitulo
12. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y DE CORRELACIÓN MÚLTIPLE
Introducción
Análisis de regresión múltiple
Error estándar de estimación múltiple
Presupuesto acerca de la regresión y de la correlación múltiples
El cuadro de ANOVA
Evaluación de la ecuación de regresión
Uso de un diagrama de dispersión
Matriz de correlación
Prueba global: prueba para ver si el modelo de regresión múltiple es válido
Evaluación de los coeficientes de regresión individuales
Variables cualitativas independientes
Análisis de residuales
13. MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS: APLICACIONES DE ji CUADRADA
Introducción
Prueba de bondad de ajuste: frecuencias igualmente esperadas
Prueba de bondad de ajuste: frecuencias desigualmente esperadas
Limitaciones de la ji cuadrada
Uso de las prueba e bondad de ajuste para la normalidad
Análisis de cuadros de contingencia
14. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD
Introducción
Una breve historia de control de calidad
Causas de variación
Diagrama de diagnóstico
Diagramas de Pareto
Diagrama esqueleto de pez
Propósito y tipos de gráficas de control de calidad
Gráficas de control para variables
Gráficas de rango
Algunas situaciones bajo control y fuera de control
Gráficas de control de atributos
Gráficas de porcentaje defectuoso
Gráfica c
Muestreo de aceptación
APÉNDICES
Apéndice A: Distribución de probabilidad binomial
Apéndice B: Diagramas de factores de control
Apéndice C: Distribución de Poisson
Apéndice D: Áreas debajo de la curva normal
Apéndice E: Tabla de números aleatorios
Apéndice F: Distribución t de Student
Apéndice G: Valores críticos de la distribución F para un nivel de significancia del 5 por ciento
Apéndice H: Valores críticos de ji cuadrada
Apéndice I: Conjunto de datos número 1: Bienes raíces
Apéndice J: Conjunto de datos número 2: Liga mayor de béisbol
Apéndice K: Conjunto de datos número 3: Organización para la cooperación y del desarrollo económicos
Apéndice L: MegaStat: guía de referencia rápida