000			09037nam a2200433 i 4500
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008			240808s2001 ad|||r|||| 001 0 spa d
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041		7	_aes _2ISO 639-1
080	0		_a519.2 _22000
100	1		_aLind, Douglas A.
245	1	0	_aEstadística para administración y economía / _cDouglas A. Lind, Robert D. Mason, William G. Marchal
250			_a3ra ed.
260			_aMéxico : _bMcGraw-Hill, _c2001
300			_axix, 575 p. : _bil., fig., tablas ; _c25 cm
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _asin mediación _bn
338			_2rdacarrier _avolumen _bnc
500			_aIncluye índice alfabético
505	0	0	_a1. ¿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
650		7	_aANALISIS ESTADISTICO _2
650		7	_aINDICES DE TENDENCIA CENTRAL _2Spines
650		7	_aTEORIA DE LAS PROBABILIDADES _2Spines
650		7	_aDISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD _2Spines
650		7	_aDISTRIBUCIONES DE MUESTREO _2Spines
650		7	_aANALISIS DE VARIANZA _2
650		7	_aTEOREMA DE BAYES _2Spines
650		7	_aANALISIS DE REGRESION _2
650		7	_aTEOREMA DEL LIMITE CENTRAL _2Spines
650		7	_aESTADISTICA NO PARAMETRICA _2Spines
650		7	_aCONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD _2
700	1		_aMason, Robert D.
700	1		_aMarchal, William G.
942			_cBK _2udc
999			_c1065 _d1065