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Estadística matemática con aplicaciones / William Mendenhall; Richard L Scheaffer; Dennis D Wackerly

Por: Mendenhall, William [Autor].
Colaborador(es): Scheaffer, Richard L | Wackerly, Dennis D.
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: México: Iberoamerica, 1986Descripción: 751 p.ISBN: 9687270179.Tema(s): ESTADÍSTICA APLICADA | PROBABILIDADES | ESTADÍSTICA-MATEMÁTICAClasificación CDD: 519 Resumen: Qué es estadística. Descripción de un conjunto de mediciones: métodos gráficos. Cómo se hacen la inferencias. Probabilidad. Probabilidad e inferencia. Revisión de la notación de conjuntos. Modelo probabilístico para un experimento. Cálculo de la probabilidad de un evento: método de los puntos muestrales. Técnicas para enumeración de puntos muestrales. Probabilidad condicional e independencia de eventos. Dos leyes de la probabilidad. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad. Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta. La distribución de probabilidad binomial. La distribución de probabilidad geométrica. Momentos y funciones generadoras de momentos. Variables aleatorias continuas y sus distribuciones de probabilidad. La distribución uniforme. La distribución normal. La distribución de probabilidad tipo gamma. Distribuciones de probabilidad multivariables. Distribuciones de probabilidad bivariables y multivariables. Variables aleatorias independientes. Funciones de variables aleatorias. Determinación de la distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias. El método de las transformaicones. Distribuciones muestrales y el teorema del límite central. El teorema del límite central. Estimación. Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación. Prueba hipótesis. Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados. Consideraciones en el diseño de experimentos. El análisis de varianza. Análisis de datos enumerativos. Estadística no paramétrica
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Qué es estadística. Descripción de un conjunto de mediciones: métodos gráficos. Cómo se hacen la inferencias. Probabilidad. Probabilidad e inferencia. Revisión de la notación de conjuntos. Modelo probabilístico para un experimento. Cálculo de la probabilidad de un evento: método de los puntos muestrales. Técnicas para enumeración de puntos muestrales. Probabilidad condicional e independencia de eventos. Dos leyes de la probabilidad. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad. Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta. La distribución de probabilidad binomial. La distribución de probabilidad geométrica. Momentos y funciones generadoras de momentos. Variables aleatorias continuas y sus distribuciones de probabilidad. La distribución uniforme. La distribución normal. La distribución de probabilidad tipo gamma. Distribuciones de probabilidad multivariables. Distribuciones de probabilidad bivariables y multivariables. Variables aleatorias independientes. Funciones de variables aleatorias. Determinación de la distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias. El método de las transformaicones. Distribuciones muestrales y el teorema del límite central. El teorema del límite central. Estimación. Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación. Prueba hipótesis. Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados. Consideraciones en el diseño de experimentos. El análisis de varianza. Análisis de datos enumerativos. Estadística no paramétrica

Mendenhall, William 1986 1986

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