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Ciencias económicas y administrativas

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Principios de estadística aplicada Ver más grande

Principios de estadística aplicada

Nuevo

Autor: Jorge Ortiz Pinilla
Editorial: Ediciones de la U
Edición: Primera, 2013
Formato: Libro
Rústica, 17 x 24 cm
200 páginas
Peso: 0.302 Kg
ISBN: 9789587620917
Clic aquí para ver: ReseñaContenido

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COP$ 53.000

Ficha técnica

ISBN9789587620917
Edición1
EditorialEdiciones de la U
Peso0.28
Páginas174
Dimensiones17 x 24 cm.
AutoresJorge Ortiz Pinilla
Año2017

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Reseña. Principios de estadística aplicada

El primer contacto con la estadística debe dejar en el lector la idea clara de un acercamiento a las fuentes de datos con el fin de conocerlas. Este es el mensaje que sirve de hilo conductor a lo largo de todo el texto. El desarrollo de los temas parte de principios generales que sirven de guía para los análisis estadísticos.
De estos principios surgen de manera natural los procedimientos para responder a las preguntas que se plantean los investigadores. Las fórmulas no resultan de complejas operaciones matemáticas sino de una transformación intuitiva del lenguaje. Se utilizan para comprender y resumirlos conceptos a los que hacen referencia y en ningún caso se presentan como herramientas de cálculo. Este es oficio de las calculadoras y los computadores.
El autor ha querido ofrecer una obra que lleve al lector al mundo del razonamiento estadístico, donde aprenda a organizar, seleccionar, justificar sus análisis e interpretar los resultados de manera correcta, para el/o ha incluido numerosos ejemplos comentados.

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Contenido. Principios de estadística aplicada

1. Introducción

2. Relaciones y conteo

2.1. Relaciones
2.2. Producto cartesiano y relaciones
2.3. Formas de extracción de objetos de una urna
2.4. Variables, datos y elementos indistinguibles
2.5. Reglas de conteo
2.6. Ejercicios

3. Objetos de estudio
3.1. La población
3.2. Características y variables
      3.2.1. Variables equivalentes
      3.2.2. Clasificación de las variables y características
      3.2.3. Tipos de variables
3.3. Transformaciones de variables
3.4. Ejercicios
3.5. Taller con R

4. Mediciones colectivas
4.1. Colectividades
4.2. Estudio de las colectividades
4.3. Distribución de frecuencias
      4.3.1. Tipos de frecuencias
      4.3.2. Diagramas de frecuencias
      4.3.3. Diagramas de barras
      4.3.4. Diagramas circulares
      4.3.5. Diagramas de Pareto
      4.3.6. Diagramas de ramas y hojas
      4.3.7. Histogramas
4.4. Resúmenes numéricos
4.5. Variables de agrupación
      4.5.1. Localización
      4.5.2. Otros promedios
      4.5.3. Dispersión
      4.5.4. Ejercicios de carácter teórico

5. Asociación
5.1. Análisis de variables vectoriales
5.2. Covarianza y correlación lineal
      5.2.1. Combinaciones lineales de variables
5.3. Aplicación a la propagación de errores
      5.3.1. Incertidumbre de combinaciones lineales de mediciones
      5.3.2. Incertidumbre de funciones de variables
5.4. Regresión lineal simple
      5.4.1. Relaciones linealizables
5.5. Ejercicios

6. La población como una urna
6.1. Datos dicotómicos
      6.1.1. Extracciones con reposición de datos dicotómicos
      6.1.2. Extracciones sin reposición de datos dicotómicos
      6.1.3. Extracciones con reposición hasta obtener k éxitos
6.2. Datos numéricos
      6.2.1. Extracciones con reposición de datos numéricos
      6.2.2. Teorema central del límite y distribución normal
      6.2.3. Otras distribuciones muestrales
      6.2.4. Extracciones sin reposición de datos numéricos
      6.2.5. Observaciones
6.3. Ejercicios

7. Probabilidades

7.1. Experimentos aleatorios
7.2. O'-álgebras y eventos
7.3. Probabilidades
7.4. Ejercicios

8. Inferencia estadística
8.1. Introducción
8.2. Pruebas de hipótesis
      8.2.1. Planteamiento de las hipótesis
      8.2.2. El proyecto inferencial
8.3. Ejercicios
8.4. Estimación de parámetros

9. Inferencia con distribuciones conocidas
9.1. Distribución binomial
      9.1.1. Pruebas sobre p
9.2. Distribución hipergeométrica
9.3. Variables en escalas de intervalo y de razón
       9.3.1. Pruebas T para una media
      9.3.2. Dos muestras pareadas
      9.3.3. Dos muestras independientes
      9.3.4. Pruebas X2 para la varianza de una población.
      9.3.5. Pruebas F para varianzas con dos muestras independiente

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