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Estadística matemática con aplicaciones

Por: Wackerly, Dennis D [Autor].
Colaborador(es): Mendenhall, William [Autor] | Scheaffer, Richard [Autor].
Tipo de material: TextoTextoEditor: México CENGAGE LEARNING 2010Edición: 7ma edición.Descripción: 911 páginas Gráficos 25x18 centímetros.ISBN: 978-970-830-010-0.Tema(s): ANÁLISIS NUMÉRICO | ESTADÍSTICA | PROBABILIDADES | INFERENCIA ESTADISTICA | MATEMÁTICAClasificación CDD: 519.5
Contenidos:
¿Qué es estadística?.-- Caracterización de un conjunto de mediciones: métodos gráficos.-- Probabilidades e inferencia.-- Un modelo probabilístico para un experimento : el caso discreto.-- Herramientas condicional y la independencia de eventos.-- Dos leyes de probabilidad.-- Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad.-- La distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta.-- La distribución de probabilidad binomial.-- Variables continuas y sus distribuciones de probabilidad.-- Valores esperados para variables uniforme.-- Otros valores esperados.-- Distribución de probabilidad Multivariantes.-- Distribuciones de probabilidad bivariantes y multivariantes.-- El valor esperado de una función de variables aleatorias.-- Distribuciones de probabilidad multinomial.-- Funciones de variables aleatorias.-- Determinación de la distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias.-- Métodos de las transformaciones.-- Estadísticos de orden.-- Distribuciones muestrales y el teorema del límite central.-- Estimación.-- Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación.-- Teorema de Rao Blackwell y estimación insesgada de varianza mínima.-- Método de máxima verosimilitud.-- Algunas propiedades de los estimadores de máxima verosimilitud con muestras grandes.-- Prueba de hipótesis.-- Pruebas comunes con nuestras grandes e intervalos de confianza.-- Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados.-- Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados : regresión lineal.-- Inferencia respecto a los parámetros.-- Ajuste del modelo lineal mediante matrices.-- Funciones respecto a funciones lineales de los parámetros del modelo regresión linela múltiple -- Consideraciones al diseñar experimentos.-- El análisis de varianza.-- Modelo estadístico para el diseño de un factor -- El análisis de varianza para el diseño de bloque aleatorizado.-- Análisis de datos categóricos.-- Pruebas de una hipótesis con respecto a probabilidades especificadas por celda: una prueba de la bondad de ajuste.-- Estadística no paramétrica.-- Modelo general de desplazamiento de dos muestras -- Estadística no paramétrica -- Introducción a los métodos de bayes para inferencia.-- APENDICE I: Matrices y otros resultados matemáticos útiles.-- Multiplicación de una matriz por un número real.-- APENDICE 2: Distribuciones , medias , varianzas y funciones generadoras de momento de probabilidad común
Resumen: En este exitoso texto, el más ampliamente utilizado en las 200 mejores escuelas de Estados Unidos, los autores presentan la teoría de la estadística en el contexto de la solución de problemas prácticos y aplicaciones al mundo real. Utilizan eficientemente las matemáticas como una herramienta necesaria para promover una firme comprensión de las técnicas estadísticas. Este planteamiento práctico le ayuda al lector a descubrir la naturaleza de la estadística y a comprender rápidamente su importante papel en la investigación científica.
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Ciencias - Matemáticas 519.5 WAC (Navegar estantería) Disponible BG52242

Incluye índice general

¿Qué es estadística?.-- Caracterización de un conjunto de mediciones: métodos gráficos.-- Probabilidades e inferencia.-- Un modelo probabilístico para un experimento : el caso discreto.-- Herramientas condicional y la independencia de eventos.-- Dos leyes de probabilidad.-- Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad.-- La distribución de probabilidad para una variable aleatoria discreta.-- La distribución de probabilidad binomial.-- Variables continuas y sus distribuciones de probabilidad.-- Valores esperados para variables uniforme.-- Otros valores esperados.-- Distribución de probabilidad Multivariantes.-- Distribuciones de probabilidad bivariantes y multivariantes.-- El valor esperado de una función de variables aleatorias.-- Distribuciones de probabilidad multinomial.-- Funciones de variables aleatorias.-- Determinación de la distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias.-- Métodos de las transformaciones.-- Estadísticos de orden.-- Distribuciones muestrales y el teorema del límite central.-- Estimación.-- Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación.-- Teorema de Rao Blackwell y estimación insesgada de varianza mínima.-- Método de máxima verosimilitud.-- Algunas propiedades de los estimadores de máxima verosimilitud con muestras grandes.-- Prueba de hipótesis.-- Pruebas comunes con nuestras grandes e intervalos de confianza.-- Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados.-- Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados : regresión lineal.-- Inferencia respecto a los parámetros.-- Ajuste del modelo lineal mediante matrices.-- Funciones respecto a funciones lineales de los parámetros del modelo regresión linela múltiple -- Consideraciones al diseñar experimentos.-- El análisis de varianza.-- Modelo estadístico para el diseño de un factor -- El análisis de varianza para el diseño de bloque aleatorizado.-- Análisis de datos categóricos.-- Pruebas de una hipótesis con respecto a probabilidades especificadas por celda: una prueba de la bondad de ajuste.-- Estadística no paramétrica.-- Modelo general de desplazamiento de dos muestras -- Estadística no paramétrica -- Introducción a los métodos de bayes para inferencia.-- APENDICE I: Matrices y otros resultados matemáticos útiles.-- Multiplicación de una matriz por un número real.-- APENDICE 2: Distribuciones , medias , varianzas y funciones generadoras de momento de probabilidad común

En este exitoso texto, el más ampliamente utilizado en las 200 mejores escuelas de Estados Unidos, los autores presentan la teoría de la estadística en el contexto de la solución de problemas prácticos y aplicaciones al mundo real. Utilizan eficientemente las matemáticas como una herramienta necesaria para promover una firme comprensión de las técnicas estadísticas. Este planteamiento práctico le ayuda al lector a descubrir la naturaleza de la estadística y a comprender rápidamente su importante papel en la investigación científica.

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