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003			SV-SsUGB
005			20211106105024.0
008			210730b es ||||| |||| 00| 0 spa d
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040			_cUGB
041			_aspa
082			_a519.2 _bM537
100			_aMendenhall III, William _927004
245			_aProbabilidad y estadística para las ciencias sociales del comportamiento y la salud / _cWilliam Mendenhall III, Robert J. Beaver, Barbara M. Beaver; traducción Jorge Alberto Velásquez Arellano; revisión Ángel Leonardo Bañuelos Saucedo
250			_a1a. ed.
260			_aMéxico, D.F.: _bCengage Learning Editores, _c2017
300			_axvi, 712 p.: _bgráficas, ilustraciones, cuadros; _c27 cm.
500			_aIncluye resumen, ejercicios y ejercicios suplementarios por capítulo; apéndice, Respuestas a ejercicios seleccionados, Glosario pág. 701
520			_aDESCRIPCIÓN DE DATOS CON MEDIDAS NUMÉRICAS. Descripción de un conjunto de datos con medidas numéricas; Medidas de centro; Medidas de variabilidad; Sobre la significación práctica de la medición estándar. PROBABILIDAD. El papel de la probabilidad en estadística; Eventos y el espacio muestral; Enfoques o escuelas de la probabilidad; Axiomas de la probabilidad. ALGUNAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD IMPORTANTES. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad; La distribución binomial de probabilidad; Distribución de probabilidad para variables aleatorias continuas; La distribución de probabilidad de Poisson. DISTRIBUCIONES MUESTRALES. Planes muestrales y diseños experimentales; Estadística y distribuciones muestrales; El teorema central del límite; La distribución muestral de la media muestral. ESTIMACIÓN DE MUESTRAS GRANDES. A dónde vamos: inferencia estadística; Tipos de estimadores; Estimación puntual; Estimación de intervalo. INFERENCIA A PARTIR DE MUESTRAS PEQUEÑAS. Distribución t de Student; Inferencias de muestra pequeña respecto a una media poblacional; Inferencia de muestra pequeña para la diferencia entre dos medias poblacionales: muestras aleatorias independientes; Inferencia de muestra pequeña para la diferencia entre dos medias: una prueba de diferencia en pares. ANÁLISIS DE VARIANZA. El diseño de un experimento; ¿Qué es un análisis de varianza?; Las suposiciones para un análisis de varianza; El diseño completamente aleatorizado: una clasificación en una dirección. REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN. Modelo probabilístico lineal simple; El método de mínimos cuadrados; un análisis de varianza para regresión lineal; Prueba de utilidad del modelo de regresión lineal. ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE. El modelo de regresión múltiple; Un análisis de regresión múltiple; Un modelo de regresión polinomial; Uso de variables predictorias cuantitativas y cualitativas en un modelo de regresión. ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS. Una descripción del experimento; Estadístico ji cuadrada de Pearson; Prueba de probabilidades de celda especificada: la prueba de bonda de ajusto; Tabla de contingencia: una clasificación de dos vías. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA. La prueba de suma de rango de Wilcoxon: muestras aleatorias independientes; La prueba del signo para un experimento de dos poblaciones; Una comparación de pruebas estadísticas; La prueba de rango con signos de Wilcoxon para un experimento de dos poblaciones. TEORÍA DE LA RESPUESTA AL ÍTEM. Teoría clásica de los test en la psicometría; ¿Qué ofrece la teoría de la respuesta al ítem?; Principales supuestos de la TRÍ; Estimaciones de parámetros del examinado y los ítems.
650			_aESTADÍSTICA _9795
650			_aPROBABILIDADES _95689
650			_aANÁLISIS DE VARIANZA _927005
650			_aESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA _98601
700			_aBeaver, Robert J. _eautor _927006
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700			_aVelásquez Arellano, Jorge Alberto _etraductor _927008
700			_aBañuelos Saucedo, Ángel Leonardo _erevisor _927009
942			_2ddc _cBK _e22a. ed.