1 Introducción
1-1 Preámbulo
1-2 Reseña histórica
1-3 Subdivisiones de la estadística
1-4 Estrategia, suposiciones y enfoque
2
2 Organizaciones de los datos para que transmitan un significado:
tablas y graficas
2- 1 ¿Cómo podemos arreglar los datos?
2-2 Ejemplos de datos brutos
2-3 Organización de os datos mediante el arreglo de datos y la
distribución de frecuencia
2-4 Construcción de una distribución de frecuencia
2-5 Graficación de las distribuciones de frecuencia
2-6 Glosario del capitulo
2-7 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
2-8 Ejercicios de repaso
2-9 Autoevaluación
2-10 Caso conceptual
2-11 Ejercicio con la base de datos
2-12 Diagrama de flujo
7
3 Medidas resumidas de las distribuciones de frecuencia
3-1 Mas allá de tablas y graficas: medidas descriptivas de las
distribuciones de frecuencia
3-2 Una primera medida de tendencia central: la medida
3-3 Una segunda medida de tendencia central: la medida ponderada
3-4 Una tercera medida de tendencia central: la medida geométrica
3-5 Una cuarta medida de tendencia central: la moda
3-6 Una ultima medida de tendencia central: la moda
3-7 Comparación de la medida, la median y la moda
3-8 Glosario del capitulo
3-9 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
3-10 Ejercicios de repaso
3-11 Autoevaluación
3-12 Caso conceptual
3-13 Ejercicio con la base de datos
3-14 Diagrama de flujo
63
4 Medición de la variabilidad
4-1 Medidas de dispersión
4-2 Dispersión: medidas de distancia
4-3 Dispersión: medidas de Desviación promedio
4-4 Dispersión relativa
4-5 Análisis exploratorio de datos
4-6 Glosario del capitulo
4-7 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
4-8 Ejercicios de repaso
4-9 Autoevaluación
4-10 Caso conceptual
118
4-11 Ejercicio con la base de datos
4-12 Diagrama de flujo
5 Probabilidad I: ideas introductorias
5-1 Reseña histórica e importancia de la teoría de probabilidad
5-2 Algunos conceptos básicos de probabilidad
5-3 Tres tipos de probabilidad
5-4 Reglas de probabilidad
5-5 Probabilidades en condiciones de independencia estadística
5-6 Probabilidad en condiciones de dependencia estadística
5-7 Revisión de las estimaciones previas de probabilidad: el teorema de
Bayes
5-8 Glosario del capitulo
5-9 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
5-10 Ejercicios de repaso
5-11 Autoevaluación
5-12 Caso conceptual
5-13 Ejercicio con la base de datos
5-14 Diagrama de flujo
160
6 Probabilidad II: distribuciones
6-1 Introducción histórica importancia de la teoría probabilidad
6-2 Variables aleatorias
6-3 Uso del valor esperado en la toma de decisiones
6-4 La distribución binomial
6-5 La distribución Poisson
6-6 La distribución normal: una distribución de una variable aleatoria
continua
6-7 Elección de la correcta distribución de probabilidad
6-8 Glosario del capitulo
6-9 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
6-10 Ejercicios de repaso
6-11 Autoevaluación
6-12 Caso conceptual
6-13 Ejercicio con la base de datos
6-14 Diagrama de flujo
219
7 Muestreo y distribuciones muestrales
7-1 Introducción al muestreo
7-2 Muestreo aleatorio
7-3 Introducción a las distribuciones de muestreo
7-4 Mass detalles sobre las distribuciones de muestreo
7-5 Una consideración operacional en el muestreo: la relación entre el
tamaño de la muestra y el error estándar
7-6 Diseño de experimentos
7-7 Glosario del capitulo
7-8 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
7-9 Ejercicios de repaso
7-10 Autoevaluación
7-11 Caso conceptual
7-12 Ejercicio con la base de datos
7-13 Diagrama de flujo
292
8 Estimación 340
8-1 Introducción
8-2 Estimaciones por puntuales
8-3 Estimaciones por intervalo: conceptos básicos
8-4 Estimaciones por intervalo e intervalos de confianza
8-5 Calculo de las estimaciones por intervalo de la media en muestras
grandes
8-6 Calculo de las estimaciones por intervalo de la proporción e
muestras grandes
8-7 Estimaciones por intervalo mediante la distribución
8-8 Determinación del tamaño de la muestra en la estimación
8-9 Glosario del capitulo
8-10 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
8-11 Ejercicios de repaso
8-12 Autoevaluación
8-13 Caso conceptual
8-14 Ejercicio con la base de datos
8-15 Diagrama de flujo
9 Prueba de hipótesis
9-1 Introducción
9-2 Conceptos básicos del procedimiento de la prueba de hipótesis
9-3 Prueba de hipótesis
9-4 Prueba de hipótesis de las medias: muestras en que se conocen las
desviaciones estándar de la población
9-5 Medición del poder de un aprueba de hipótesis
9-6 Prueba de hipótesis de proporciones: muestras grandes
9-7 Prueba de hipótesis de las medidas en diferentes condiciones
9-8 Prueba de hipótesis para diferencias entre medidas y proporciones
9-9 Valores probables: otra manera de abordar la prueba de hipótesis
9-10 Uso de la computadora en la prueba de hipótesis
9-11 Glosario del capitulo
9-12 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
9-13 Ejercicios de repaso
9-14 Autoevaluación
9-15 Caso conceptual
9-16 Ejercicio con la base de datos
9-17 Aplicaciones al mundo real
9-18 Diagrama de flujo
390
10 Ji cuadrada y análisis de variancia
10-1 Introducción
10-2 Ji cuadrada como una prueba de la independencia
10-3 Ji cuadrada como un aprueba de bondad de ajuste
10-4 Análisis de variancia
10-5 Inferencias sobre una variancia de la población
10-6 Inferencias sobre dos variancia de la población
10-7 Glosario del capitulo
10-8 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
10-9 Ejercicios de repaso
10-10 Autoevaluación
10-11 Caso conceptual
10-12 Ejercicio con la base de datos
468
10-13 Aplicaciones al mundo real
10-14 Diagrama de flujo
11 Regestión y correlación simples
11-1 Introducción
11-2 Estimación mediante la línea de regresión
11-3 Análisis de correlación
11-4 Como hacer inferencias sobre los parámetros de la población
11-5 Uso de los análisis de regresión y correlación: limitaciones, errores
y advertencias
11-6 Glosario del capitulo
11-7 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
11-8 Ejercicios de repaso
11-9 Autoevaluación
11-10 Caso conceptual
11-11 Ejercicio con la base de datos
11-12 Aplicaciones al mundo real
11-13 Diagrama de flujo
537
12 Regresión múltiple y técnicas de modelado
12-1 Regresión múltiple y análisis de correlación
12-2 Obtención de la ecuación de regresión múltiple
12-3 La computadora y la regresión múltiple
12-4 Como hacer inferencias sobre los parámetros de la población
12-5 Técnicas de modelado
12-6 Glosario del capitulo
12-7 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
12-8 Ejercicios de repaso
12-9 Autoevaluación
12-10 Caso conceptual
12-11 Ejercicio con la base de datos
12-12 Aplicaciones al mundo real
12-13 Diagrama de flujo
600
13 Métodos non paramétricos
13-1 Introducción a la estadística no paramétrica
13-2 La prueba del signo para datos pareados
13-3 Pruebas de sumas de rangos. La prueba U de Mann-Whitney y la
prueba de Kruskal-Wallis
13-4 Pruebas de corridas con una muestra
13-5 Correlación por rangos
13-6 La prueba de Kolmogorov-Smirnov
13-7 Glosario del capitulo
13-8 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
13-9 Ejercicios de repaso
13-10 Autoevaluación
13-11 Caso conceptual
13-12 Ejercicio con la base de datos
13-13 Aplicaciones al mundo real
13-14 Diagrama de flujo
660
14 Series de tiempo
14-1 Introducción
14-2 Variaciones en las series de tiempo 722
14-3 Análisis de tendencias
14-4 Variación cíclica
14-5 Variación estacional
14-6 Variación irregular
14-7 Un problema que incluye los cuatro componentes de una serie de
tiempo
14-8 Análisis de las series en los pronósticos
14-9 Glosario del capitulo
14-10 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
14-11 Ejercicios de repaso
14-12 Autoevaluación
14-13 Caso conceptual
14-14 Ejercicio con la base de datos
14-15 Aplicaciones al mundo real
14-16 Diagrama de flujo
15 Números índice
15-1 Definición del número índice
15-2 Índice no ponderado de agregados
15-3 Índice de agregados ponderados
15-4 Promedio de métodos de relativos
15-5 Índices de cantidad y valor
15-6 Problemas en la construcción de un numero índice
15-7 Glosario del capitulo
15-8 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
15-9 Ejercicios de repaso
15-10Autoevaluación
15-11aso conceptual
15-12 Ejercicio con la base de datos
15-13 Aplicaciones al mundo real
15-14 Diagrama de flujo
771
16 Teoría de la decisión
16-1 El ambiente de la decisión
16-2 Utilidad esperada bajo incertidumbre: asignación de los valores de
probabilidad
16-3 Uso de las distribuciones continúas en la teoría de la decisión.
Análisis marginal
16-4 La utilidad como criterio de probabilidades correctas
16-5- Cono ayudar a los que toman las decisiones a obtener las
probabilidades correctas
16-6 Análisis mediante el árbol de decisión
16-7 Glosario del capitulo
16-8 Ecuaciones utilizadas en el capitulo
16-9 Ejercicios de repaso
16-10Autoevaluación
16-11aso conceptual
16-12 Ejercicio con la base de datos
16-13 Aplicaciones al mundo real
16-14 Diagrama de flujo
813
Respuestas a la evaluación de los capítulos 867
Tablas del apéndice