Murray R. Spiegel
Probabilidad Y Estadística - 3 Edición - México Mc Graw Hill 2010 - 425 p.
Parte I PROBABILIDAD
CAPÍTULO 1 Probabilidad básica
CAPÍTULO 2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
CAPÍTULO 3 Esperanza matemática
CAPÍTULO 4 Distribuciones especiales de probabilidad
Parte II ESTADÍSTICA
CAPÍTULO 5 Teoría del muestreo
CAPÍTULO 6 Teoría de la estimación
CAPÍTULO 7 Pruebas de hipótesis y signifi cancia
CAPÍTULO 8 Ajuste de curvas, regresión y correlación
CAPÍTULO 9 Análisis de varianza
CAPÍTULO 10 Pruebas no paramétricas
CAPÍTULO 11 Métodos bayesianos
APÉNDICE A Temas matemáticos .
APÉNDICE B Ordenadas y de la curva normal estándar en z
APÉNDICE C Áreas bajo la curva normal estándar de 0 a z
APÉNDICE D Valores del percentil tp para la distribución t de Student con v grados de libertad .
APÉNDICE E Valores del percentil x2p para la distribución ji cuadrada con vgrados de libertad
APÉNDICE F Valores del percentil 95 (niveles de 0.05), F0.95 para la distribución F .
APÉNDICE G Valores de e2l .
APÉNDICE H Números aleatorios .
ÍNDICE ANALÍTICO
ÍNDICE DE PROBLEMAS RESUELTOS
En la segunda edición de Probabilidad y estadística, que apareció en el año 2000, el principio guía radicaba en realizar cambios en la primera edición sólo donde fuera necesario para actualizar este libro en los temas de más importancia en los textos contemporáneos. Además de las mejoras en todo el libro se agregó un capítulo sobre estadística no paramétrica para ampliar la aplicación del texto sin elevar su nivel. Este tema continúa en esta tercera edición, en la que se ha reformado el libro y agregado un capítulo sobre métodos bayesianos. En los últimos años, el paradigma bayesiano ha ganado renombre y un efecto creciente en áreas como la economía, las ciencias ambientales, la medicina y las fi nanzas. Como el análisis estadístico bayesiano requiere de muchos cálculos, los avances de la informática le han permitido tener mayor aceptación. Por lo tanto, nos parece adecuada una introducción a los principios básicos del análisis de datos bayesiano, lo cual es, además, coherente con el propósito principal del profesor Murray R. Spiegel cuando escribió la obra original: presentar una introducción moderna a la probabilidad y a la estadística usando los conocimientos del cálculo
978-607-15-0270-4
Probabilidad básica, Esperanza matemática Teoría del muestreo Análisis de varianza, Ordenadas y de la curva normal
519.5 / s741p
Probabilidad Y Estadística - 3 Edición - México Mc Graw Hill 2010 - 425 p.
Parte I PROBABILIDAD
CAPÍTULO 1 Probabilidad básica
CAPÍTULO 2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
CAPÍTULO 3 Esperanza matemática
CAPÍTULO 4 Distribuciones especiales de probabilidad
Parte II ESTADÍSTICA
CAPÍTULO 5 Teoría del muestreo
CAPÍTULO 6 Teoría de la estimación
CAPÍTULO 7 Pruebas de hipótesis y signifi cancia
CAPÍTULO 8 Ajuste de curvas, regresión y correlación
CAPÍTULO 9 Análisis de varianza
CAPÍTULO 10 Pruebas no paramétricas
CAPÍTULO 11 Métodos bayesianos
APÉNDICE A Temas matemáticos .
APÉNDICE B Ordenadas y de la curva normal estándar en z
APÉNDICE C Áreas bajo la curva normal estándar de 0 a z
APÉNDICE D Valores del percentil tp para la distribución t de Student con v grados de libertad .
APÉNDICE E Valores del percentil x2p para la distribución ji cuadrada con vgrados de libertad
APÉNDICE F Valores del percentil 95 (niveles de 0.05), F0.95 para la distribución F .
APÉNDICE G Valores de e2l .
APÉNDICE H Números aleatorios .
ÍNDICE ANALÍTICO
ÍNDICE DE PROBLEMAS RESUELTOS
En la segunda edición de Probabilidad y estadística, que apareció en el año 2000, el principio guía radicaba en realizar cambios en la primera edición sólo donde fuera necesario para actualizar este libro en los temas de más importancia en los textos contemporáneos. Además de las mejoras en todo el libro se agregó un capítulo sobre estadística no paramétrica para ampliar la aplicación del texto sin elevar su nivel. Este tema continúa en esta tercera edición, en la que se ha reformado el libro y agregado un capítulo sobre métodos bayesianos. En los últimos años, el paradigma bayesiano ha ganado renombre y un efecto creciente en áreas como la economía, las ciencias ambientales, la medicina y las fi nanzas. Como el análisis estadístico bayesiano requiere de muchos cálculos, los avances de la informática le han permitido tener mayor aceptación. Por lo tanto, nos parece adecuada una introducción a los principios básicos del análisis de datos bayesiano, lo cual es, además, coherente con el propósito principal del profesor Murray R. Spiegel cuando escribió la obra original: presentar una introducción moderna a la probabilidad y a la estadística usando los conocimientos del cálculo
978-607-15-0270-4
Probabilidad básica, Esperanza matemática Teoría del muestreo Análisis de varianza, Ordenadas y de la curva normal
519.5 / s741p