Introducción a la probabilidad y estadística. 13e.

Introducción a la probabilidad y esta
Prefacio
Contenido breve
Contenido
Introducción: Entrene su cerebro para la estadística
	La población y la muestra
	Estadísticas descriptivas e inferenciales
	Alcanzar el objetivo de estadísticas inferenciales: los pasos necesarios
	Entrene su cerebro para la estadística
1 DESCRIPCIÓN DE DATOS POR MEDIO DE GRÁFICAS
	1.1 Variables y datos
	1.2 Tipos de variables
	1.3 Gráficas para datos categóricos
		Ejercicios
	1.4 Gráficas para datos cuantitativos
		Gráficas de pastel y gráficas de barras
		Gráficas de líneas
		Gráficas de puntos
		Gráficas de tallo y hoja
		Interpretación de gráficas con ojo crítico
	1.5 Histogramas de frecuencia relativa
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Cómo está su presión sanguínea?
2 DESCRIPCIÓN DE DATOS CON MEDIDAS NUMÉRICAS
	2.1 Descripción de un conjunto de datos con medidas numéricas
	2.2 Medidas de centro
		Ejercicios
	2.3 Medidas de variabilidad
		Ejercicios
	2.4 Sobre la significancia práctica de la desviación estándar
	2.5 Una medición del cálculo de s
		Ejercicios
	2.6 Mediciones de posición relativa
	2.7 El resumen de cinco números y la gráfica de caja
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: Los muchachos del verano
3 DESCRIPCIÓN DE DATOS BIVARIADOS
	3.1 Datos bivariados
	3.2 Gráficas para variables cualitativas
		Ejercicios
	3.3 Gráficas de dispersión para dos variables cuantitativas
	3.4 Medidas numéricas para datos cuantitativos bivariados
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Piensa usted que sus platos están realmente limpios?
4 PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
	4.1 El papel de la probabilidad en estadística
	4.2 Eventos y el espacio muestral
	4.3 Cálculo de probabilidades con el uso de eventos sencillos
		Ejercicios
	4.4 Reglas útiles de conteo (opcional)
		Ejercicios
	4.5 Relaciones de evento y reglas de probabilidad
		Cálculo de probabilidades para uniones y complementos
	4.6 Independencia, probabilidad condicional y la regla de la multiplicación
		Ejercicios
	4.7 Regla de Bayes (opcional)
		Ejercicios
	4.8 Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad
		Variables aleatorias
		Distribuciones de probabilidad
		La media y desviación estándar para una variable aleatoria discreta
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: Probabilidad y toma de decisiones en el Congo
5 ALGUNAS DISTRIBUCIONES DISCRETAS ÚTILES
	5.1 Introducción
	5.2 La distribución binomial de probabilidad
		Ejercicios
	5.3 La distribución de probabilidad de Poisson
		Ejercicios
	5.4 La distribución hipergeométrica de probabilidad
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: Un misterio: cánceres cerca de un reactor
6 LA DISTRIBUCIÓN NORMAL DE PROBABILIDAD
	6.1 Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias continuas
	6.2 La distribución normal de probabilidad
	6.3 Áreas tabuladas de la distribución normal de probabilidad
		La variable aleatoria normal estándar
		Cálculo de probabilidades para una variable aleatoria normal general
		Ejercicios
	6.4 La aproximación normal a la distribución de probabilidad binomial(opcional)
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: La larga y la corta
7 DISTRIBUCIONES MUESTRALES
	7.1 Introducción
	7.2 Planes muestrales y diseños experimentales
		Ejercicios
	7.3 Estadística y distribuciones muestrales
	7.4 El teorema del límite central
	7.5 La distribución muestral de la media muestral
		Error estándar
		Ejercicios
	7.6 La distribución muestral de la proporción muestral
		Ejercicios
	7.7 Una aplicación muestral: control estadístico de procesos (opcional)
		Una gráfica de control para la media del proceso: la gráfica x̄
		Una gráfica de control para la proporción de piezas defectuosas: la gráfica p
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: Muestreo de la Ruleta de Monte Carlo
8 ESTIMACIÓN DE MUESTRAS GRANDES
	8.1 Dónde hemos estado
	8.2 A dónde voy; inferencia estadística
	8.3 Tipos de estimadores
	8.4 Estimación puntual
		Ejercicios
	8.5 Estimación de intervalo
		Construcción de un intervalo de confianza
		Intervalo de confianza de muestra grande para una media poblacional μ
		Interpretación del intervalo de confianza
		Intervalo de confianza de muestra grande para una proporción poblacional p
		Ejercicios
	8.6 Estimación de la diferencia entre dos medias poblacionales
		Ejercicios
	8.7 Estimación de la diferencia entre dos proporciones binomiales
		Ejercicios
	8.8 Límites de confianza a una cola
	8.9 Selección del tamaño muestral
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Qué tan confiable es esa encuesta? CBS News: ¿Cómo y dónde come el pueblo de Estados Unidos?
9 PRUEBAS DE HIPÓTESIS DE MUESTRAS GRANDES
	9.1 Prueba de hipótesis acerca de parámetros poblacionales
	9.2 Una prueba estadística de hipótesis
	9.3 Una prueba de muestra grande acerca de una media poblacional
		Lo esencial de la prueba
		Cálculo del valor p
		Dos tipos de errores
		El poder de una prueba estadística
		Ejercicios
	9.4 Una prueba de hipótesis de muestras grandes para la diferencia entre dos medias poblacionales
		Prueba de hipótesis e intervalos de confianza
		Ejercicios
	9.5 Una prueba de hipótesis de muestras grandes para una proporción binomial
		Significancia estadística e importancia práctica
		Ejercicios
	9.6 Una prueba de hipótesis de muestras grandes para la diferencia entre dos proporciones binomiales
		Ejercicios
	9.7 Algunos comentarios sobre las hipótesis de prueba
		Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Una aspirina al día…?
10 INFERENCIA A PARTIR DE MUESTRAS PEQUEÑAS
	10.1 Introducción
	10.2 Distribución t de Student
		Suposiciones tras la distribución t de Student
	10.3 Inferencias de muestra pequeña respecto a una media poblacional
		Ejercicios
	10.4 Inferencias de muestra pequeña para la diferencia entre dos medias poblacionales: muestras aleatorias independientes
		Ejercicios
	10.5 Inferencias de muestra pequeña para la diferencia entre dos medias: una prueba de diferencia pareada
		Ejercicios
	10.6 Inferencias respecto a la varianza poblacional
		Ejercicios
	10.7 Comparación de dos varianzas poblacionales
		Ejercicios
	10.8 Repaso de suposiciones de muestra pequeña
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Le gustaría una semana de cuatro días de trabajo?
11 EL ANÁLISIS DE VARIANZA
	11.1 El diseño de un experimento
	11.2 ¿Qué es un análisis de varianza?
	11.3 Las suposiciones para un análisis de varianza
	11.4 El diseño completamente aleatorizado: una clasificación en una dirección
	11.5 El análisis de varianza para un diseño completamente aleatorizado
		División de la variación total en un experimento
		Prueba de la igualdad de las medias de tratamiento
		Estimación de diferencias en las medias de tratamiento
		Ejercicios
	11.6 Clasificación de medias poblacionales
		Ejercicios
	11.7 Diseño de bloque aleatorizado: una clasificación en dos direcciones
	11.8 El análisis de varianza para un diseño de bloque aleatorizado
		División de la variación total en el experimento
		Prueba de la igualdad de las medias de tratamiento y de bloque
		Identificación de diferencias en las medias de tratamiento y de bloque
		Algunos comentarios de precaución en bloqueo
		Ejercicios
	11.9 El experimento factorial a x b: una clasificación en dos vías
	11.10 El análisis de varianza para un experimento factorial a x b
		Ejercicios
	11.11 Repaso de las suposiciones del análisis de varianza
		Gráficas residuales
	11.12 Un breve repaso
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: “Un buen desorden”
12 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN
	12.1 Introducción
	12.2 Modelo probabilístico lineal simple
	12.3 El método de mínimos cuadrados
	12.4 Un análisis de varianza para regresión lineal
		Ejercicios
	12.5 Prueba de la utilidad del modelo de regresión lineal
		Inferencias respecto a β, la pendiente de la recta de medias
		El análisis de varianza de la prueba F
		Medir la fuerza de la relación: el coeficiente de determinación
		Interpretación de los resultados de una regresión significativa
		Ejercicios
	12.6 Herramientas de diagnóstico para verificar suposiciones de la regresión
		Términos de error dependientes
		Gráficas residuales
		Ejercicios
	12.7 Estimación y predicción usando la recta ajustada
		Ejercicios
	12.8 Análisis de correlación
		Ejercicios
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Su auto está “Hecho en EE.UU.”?
13 ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
	13.1 Introducción
	13.2 El modelo de regresión múltiple
	13.3 Un análisis de regresión múltiple
		El método de mínimos cuadrados
		El análisis de varianza para regresión múltiple
		Prueba de la utilidad del modelo de regresión
		Interpretación de los resultados de una regresión significativa
		Comprobación de suposiciones de regresión
		Uso del modelo de regresión para estimación y predicción
	13.4 Un modelo de regresión polinomial
		Ejercicios
	13.5 Uso de variables predictoras cuantitativas y cualitativas en un modelo de regresión
		Ejercicios
	13.6 Prueba de conjuntos de coeficientes de regresión
	13.7 Interpretación de gráficas residuales
	13.8 Análisis de regresión por pasos
	13.9 Interpretación errónea de un análisis de regresión
		Causalidad
		Multicolinealidad
	13.10 Pasos a seguir al construir un modelo de regresión múltiple
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: “Hecho en EE.UU.”; otra mirada
14 ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS
	14.1 Una descripción del experimento
	14.2 Estadística ji cuadrada de Pearson
	14.3 Prueba de probabilidades de celda especificada: la prueba de bondad del ajuste
		Ejercicios
	14.4 Tablas de contingencia: una clasificación de dos vías
		La prueba de independencia ji cuadrada
		Ejercicios
	14.5 Comparación de varias poblaciones multinomiales: una clasificación de dos vías con totales de renglón o columna fijos
		Ejercicios
	14.6 La equivalencia de pruebas estadísticas
	14.7 Otras aplicaciones de la prueba ji cuadrada
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Un método de marketing puede mejorar los servicios de una biblioteca?
15 ESTADÍSTICAS NO PARAMÉTRICAS
	15.1 Introducción
	15.2 La prueba de suma de rango de Wilcoxon: muestras aleatorias independientes
		Aproximación normal a la prueba de suma de rango de Wilcoxon
		Ejercicios
	15.3 La prueba del signo para un experimento pareado
		Aproximación normal para la prueba del signo
		Ejercicios
	15.4 Una comparación de pruebas estadísticas
	15.5 La prueba de rango con signo de Wilcoxon para un experimento pareado
		Aproximación normal para la prueba de rango con signo de Wilcoxon
		Ejercicios
	15.6 La prueba H de Kruskal-Wallis para diseños completamente aleatorizados
		Ejercicios
	15.7 La prueba Fr de Friedman para diseños de bloque aleatorizados
		Ejercicios
	15.8 Coeficiente de correlación de rango
		Ejercicios
	15.9 Resumen
	Repaso del capítulo
	CASO PRÁCTICO: ¿Cómo está su nivel de colesterol?
APÉNDICE I
	Tabla 1 Probabilidades binomiales acumulativas
	Tabla 2 Probabilidades acumulativas de Poisson
	Tabla 3 Áreas bajo la curva normal
	Tabla 4 Valores críticos de t
	Tabla 5 Valores críticos de ji cuadrada
	Tabla 6 Puntos porcentuales de la distribución F
	Tabla 7 Valores críticos de T para la prueba de suma de rangode Wilcoxon, n1 ≤ n2
	Tabla 8 Valores críticos de T para la prueba de rango con signode Wilcoxon, n= 5(1)50
	Tabla 9 Valores críticos del coeficiente de correlación de rangode Spearman para una prueba de una cola
	Tabla 10 Números aleatorios
	Tabla 11 Puntos porcentuales del rango de Student, q.₀₅(k,df )
FUENTES DE DATOS
RESPUESTAS A EJERCICIOS SELECCIONADOS
ÍNDICE
CRÉDITOS