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Probabilidad Y Estadística

Por: Murray R. Spiegel.
Colaborador(es): John Schiller -- R. Alu Srinivasan.
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: México Mc Graw Hill 2010Edición: 3 Edición.Descripción: 425 p.ISBN: 978-607-15-0270-4.Materia(s): Probabilidad básica, Esperanza matemática Teoría del muestreo Análisis de varianza, Ordenadas y de la curva normalClasificación CDD: 519.5
Contenidos:
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
Resumen: 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 cálculoNota de existencias: 10
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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

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