Estadística aplicada a la administración y a la economía / David K Hildebrand, R.Lyman Ott
Por: Hildebrand, David K [Autor].
Colaborador(es): Ott, R.Lyman.
Tipo de material: LibroEditor: México Prentice Hall 1998Descripción: 943 p.ISBN: 968444317X.Tema(s): PROBABILIDAD | ESTADISTICA MATEMATICA | ESTADISTICA | ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS | ECONOMIAClasificación CDD: 519.5 Resumen: COMO DAR SENTIDO A LOS DATOS. Recopilación de datos. Síntesis de los datos. El papel de la probabilidad. SÍNTESIS DE LOS DATOS RELATIVOS A UNA VARIABLE. La distribución de los valores de una variable. El promedio: valores típicos. Medición de la variabilidad o dispersión. Otras medidas que resumen los datos. UN PRIMER VISTAZO A LA PROBABILIDAD. Distintas interpretaciones de la probabilidad. Conceptos básicos y axiomas de la teoría de la probabilidad. Leyes de la probabilidad. VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES. Variable aleatoria: ideas básicas. Variables aleatorias discretas. Valor esperado, varianza y desviación estándar: variables. CASOS ESPECIALES DE DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES. Recuento de los resultados posibles. Ensayos de Bernoulli y la distribución binomial. Distribución hipergeométrica. MUESTREO ALEATORIO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES. Muestreo aleatorio. Estadísticos muéstrales y distribuciones muéstrales. Distribuciones muéstrales para las medias y las sumas. ESTIMACIÓN PUNTUAL. Estimadores puntuales. Muestreos con y sin reemplazamiento. Estimadores de máxima verosimilitud. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS. Estimación por intervalos de la media poblacional con desviación estándar conocida. Intervalos de confianza para una proporción. ¿Qué tamaño debe tener la muestra? .PRUEBAS O CONTRASTES DE HIPOTESIS. Una prueba para la proporción binomial. Error tipo II, probabilidad b y potencia de una prueba. La probabilidad b para las pruebas z. COMPARACION DE DOS MUESTRAS. Comparación de las medias de dos poblaciones con desviaciones estándar conocidas. Comparación de las medias de dos poblaciones con desviaciones estándar desconocidas. Una alternativa no paremétrica: la prueba de suma de rangos de wilcoxon. METODOS PARA LAS PROPORCIONES Y VARIABLES CUALITATIVAS. Pruebas para varias proporciones. La pruebas ji cuadrado de independencia. Medida del grado de la relación. ANALISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS. Prueba para la igualdad de las medias de varias poblaciones. Comparación de varias distribuciones con una prueba de rangos. Comparaciones específicas entre las medias. REGRESION LINEAL Y METODOS DE CORRELACION. El modelo de regresión lineal. Estimación de los parámetros del modelo. Inferencias relativas a los parámetros. METODOS DE REGRESION MULTIPLE. El modelo de regresión múltiple. Estimación de los coeficientes de regresión múltiple. Inferencias en la regresión múltiple. CONSTRUCCION DE UN MODELO DE REGRESION MULTIPLE. Selección de las posibles variables independientes (paso I).Uso de predictores cualitativos: variables ficticias (paso I). Variables predictoras retardadas. ANALISIS DE SERIES TEMPORALES. Números índices. El enfoque clásico a la tendencia, el ciclo y la estacionalidad. Métodos de suavizamientos.Tipo de ítem | Ubicación actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ejemplares |
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COMO DAR SENTIDO A LOS DATOS. Recopilación de datos. Síntesis de los datos. El papel de la probabilidad. SÍNTESIS DE LOS DATOS RELATIVOS A UNA VARIABLE. La distribución de los valores de una variable. El promedio: valores típicos. Medición de la variabilidad o dispersión. Otras medidas que resumen los datos. UN PRIMER VISTAZO A LA PROBABILIDAD. Distintas interpretaciones de la probabilidad. Conceptos básicos y axiomas de la teoría de la probabilidad. Leyes de la probabilidad. VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES. Variable aleatoria: ideas básicas. Variables aleatorias discretas. Valor esperado, varianza y desviación estándar: variables. CASOS ESPECIALES DE DISTRIBUCION DE PROBABILIDADES. Recuento de los resultados posibles. Ensayos de Bernoulli y la distribución binomial. Distribución hipergeométrica. MUESTREO ALEATORIO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES. Muestreo aleatorio. Estadísticos muéstrales y distribuciones muéstrales. Distribuciones muéstrales para las medias y las sumas. ESTIMACIÓN PUNTUAL. Estimadores puntuales. Muestreos con y sin reemplazamiento. Estimadores de máxima verosimilitud. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS. Estimación por intervalos de la media poblacional con desviación estándar conocida. Intervalos de confianza para una proporción. ¿Qué tamaño debe tener la muestra? .PRUEBAS O CONTRASTES DE HIPOTESIS. Una prueba para la proporción binomial. Error tipo II, probabilidad b y potencia de una prueba. La probabilidad b para las pruebas z. COMPARACION DE DOS MUESTRAS. Comparación de las medias de dos poblaciones con desviaciones estándar conocidas. Comparación de las medias de dos poblaciones con desviaciones estándar desconocidas. Una alternativa no paremétrica: la prueba de suma de rangos de wilcoxon. METODOS PARA LAS PROPORCIONES Y VARIABLES CUALITATIVAS. Pruebas para varias proporciones. La pruebas ji cuadrado de independencia. Medida del grado de la relación. ANALISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS. Prueba para la igualdad de las medias de varias poblaciones. Comparación de varias distribuciones con una prueba de rangos. Comparaciones específicas entre las medias. REGRESION LINEAL Y METODOS DE CORRELACION. El modelo de regresión lineal. Estimación de los parámetros del modelo. Inferencias relativas a los parámetros. METODOS DE REGRESION MULTIPLE. El modelo de regresión múltiple. Estimación de los coeficientes de regresión múltiple. Inferencias en la regresión múltiple. CONSTRUCCION DE UN MODELO DE REGRESION MULTIPLE. Selección de las posibles variables independientes (paso I).Uso de predictores cualitativos: variables ficticias (paso I). Variables predictoras retardadas. ANALISIS DE SERIES TEMPORALES. Números índices. El enfoque clásico a la tendencia, el ciclo y la estacionalidad. Métodos de suavizamientos.
Hildebrand, David K 1998 1998
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