INTRODUCCION. ¿Qué es la estadística moderna?. El crecimiento y desarrollo de la estadística moderna. El papel de los paquetes de computación en estadística. RECOLECCION DE DATOS. Introducción: La necesidad de datos. Obtención de datos. Diseño del cuestionario. Elección del tamaño de muestra para la encuesta. PRESENTACION DE DATOS NUMERICOS EN TABLAS Y DIAGRAMAS. Organización de datos numéricos: la clasificación ordenada y el diagrama de tallo y hojas. Tabulación de datos numéricos: la distribución de frecuencia. Uso de la computadora para tablas y diagramas con datos numéricos: la encuesta de satisfacción de los empleados de Kalosha Industries. RESUMEN Y DESCRIPCION DE LOS DATOS NUMERICOS. Exploración de los datos. Propiedades de los datos numéricos. Mediciones de la tendencia central. PRESENTACION DE DATOS CATEGORICOS EN TABLAS Y DIAGRAMAS. Organización y tabulación de datos categóricos: la tabla de resumen. Graficación de datos categóricos: de barras, de pastel y de punto. Graficación de datos categóricos: el diagrama de pareto. Tabulación de datos categóricos: tablas de contingencia y supertablas. PROBABILIDAD BASICA. Probabilidad objetiva y subjetiva. Conceptos de probabilidad básica. Probabilidad (marginal) simple. Probabilidad conjunta. Probabilidad condicional. ALGUNAS DISTRIBUCIONES IMPORTANTES DE PROBABILIDAD DISCRETA. La distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta. Expectativa matemática y valor monetario esperado. Funciones de distribución de probabilidad discreta. Distribución binomial. Distribución de Poisson. LA DISTRIBUCION NORMAL. Modelos matemáticos de variables aleatorias continuas: la función de densidad de probabilidad. La distribución normal. Estimación de la suposición de normalidad: propiedades de evaluación y construcción de gráficas de probabilidad. DISTRIBUCION DE MUESTREO. Distribución de muestreo de la media. Distribución de muestreo de la proporción. Muestreo de poblaciones finitas. ESTIMACION. Estimación de intervalo de confianza para la media. Estimación. Estimación mediante el mínimo esfuerzo. Intervalo de predicción para un valor individual futuro. Determinación del tamaño de muestra para la media. Determinación del tamaño de muestra para la porción. FUNDAMENTOS DE LA PRUEBA DE HIPOTESIS. Metodología de la prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis Z para la media o conocida. PRUEBA DE UNA MUESTRA CON DATOS NUMERICOS. Elección del procedimiento de prueba apropiado. PRUEBA DE UNA MUESTRA CON DATOS NUMERICOS. Elección del procedimiento de prueba apropiado. PRUEBAS DE DOS MUESTRAS CON DATOS NUMERICOS. Elección del procedimiento de pruebas apropiado al comparar dos muestras independientes. ANOVA Y OTRAS PRUEBAS DE C MUESTRAS CON DATOS NUMERICOS. Elección del procedimiento de prueba apropiado al comparar C muestras. PRUEBAS DE HIPOTESIS CON DATOS CATEGORICOS. Prueba Z de una muestra para la porción. APLICACIONES ESTADISTICAS EN ADMINISTRACION DE LA CALIDAD Y LA PRODUCTIVIDAD. Calidad y productividad: una perspectiva histórica. La teoría de los diagramas de control. REGRESION LINEAL SIMPLE Y CORRELACION. El diagrama de dispersión. Tipos de modelos de regresión. MODELOS DE REGRESION SIMPLE. Desarrollo del modelo de regresión múltiple. Predicción de la variable dependiente Y para valores dados de las variables explicativas. PRONOSTICOS DE SERIES DE TIEMPO. La importancia del pronóstico empresarial. Factores componentes del modelo multiplicativo clásico de series temporales.

Berenson, Mark L 1996 1996