Estadística aplicada

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$ 58.500

Autor: Hernán Bejarano Barrera

Editorial: Universidad EAN

Universidad EAN

Categoría: Ciencia Tecnología e Innovación

Año de Edición: 2007

2007

Idioma: Español

Formato: Libro Impreso

Número de páginas: 400

ISBN: 9789588153285

9789588153285
SKU (Número de Referencia): 308462

Disponible

En muchos aspectos del diario transcurrir, los diversos fenómenos de índole económico, social, cultural, educativo, científico y otros, suelen aparecer, transformarse y finalmente desaparecer. Por esta razón, es necesario tener un registro ordenado y continuo a fin de conseguir en un momento da...

Detalles

En muchos aspectos del diario transcurrir, los diversos fenómenos de índole económico, social, cultural, educativo, científico y otros, suelen aparecer, transformarse y finalmente desaparecer. Por esta razón, es necesario tener un registro ordenado y continuo a fin de conseguir en un momento dado, los datos necesarios para realizar un estudio de lo que ha sucedido, sucede o pueda suceder. Contar con un método o conjunto de reglas que nos permita la observación, el ordenamiento, la cuantificación y el análisis de dichos fenómenos, se hace indispensable. Para ello contamos con la estadística, una organización, el análisis y la descripción numérica de la información suministrada en un fenómeno estadístico.

Información adicional

AutorHernán Bejarano Barrera
ISXN9789588153285
Año de Edición2007
Número de Páginas400
Idioma(s)Español
TerminadoTapa Rústica
Alto y ancho17 x 23 cm
Tipo Productolibro

Hernán Bejarano Barrera



Introducción

Capítulo 1. Estadística descriptiva

Elementos básicos de un fenómeno estadístico

Población 

Elementos constitutivos de la población 

Clasificación de la población por su objetivo

Clasificaciones de la población por su tamaño

La muestra 

La unidad estadística 

Variable 

Tipos de variables

Clasificación de variables para su estudio

La medición

Características de la medición 

Niveles o escalas de medición de las variables

Dato estadístico

Criterios de producción de datos

Tipos de datos

Medios de recoger los datos

Serie estadística 

Cronológica

Espacial

Cualitativa 

Cuantitativa

Clasificación y organización de los datos estadísticos

Recorrido de una serie estadística

Clase

Concepto

Número de clases (m)

Amplitud de la clase o intervalo de clase (cj)

Diseño de las clases

Marca de clase (y)

Frecuencia

Frecuencias principales

Las frecuencias secundarias o acumuladas 

Medidas estadísticas 

Generalidades 

Medidas de localización matemáticas

Promedio aritmético o media 

Promedio geométrico 

Medidas de localización no matemáticas 

Percentiles 

Moda 

Medidas de variabilidad o de dispersión 

Medidas de dispersión absolutas 

Medidas de dispersión relativas 

Medidas de forma

Medidas de asimetría

Medidas de apuntamiento

Representación de un fenómeno estadístico

Objetivo comparar 

Objetivo cambiar 

Objetivo participar 

Objetivo impactar 

Análisis exploratorio de datos 

Medidas de indicación o indicadores

Indicadores generales

Proporción 

Porcentaje 

Razón 

La tasa 

Los números índices

Construcción de índices

Tipos de índices 

Operaciones entre los números índices

Uso de los números índices  

Bibliografía 

Capítulo dos. Teoría de las probabilidades 

Introducción 

Principios básicos de la probabilidad 

Elementos 

Experimento 

El espacio muestral (Q ) 

El evento 

Enfoques de la probabilidad 

Enfoque frecuentista, empírico o a posteriori 

Enfoque clasico a priori o de la PLACE 

Enfoque axiomático 

Enfoque subjetivista 

Probabilidad de eventos incondicionales 

Muestra ordenada (MO) 

Muestra no ordenada (MD) 

Probabilidad de eventos condicionados o dependientes 

Probabilidad condicional 

Eventos secuenciales (principios de la multiplicación) 

Probabilidad total (principio de la adición) 

Teorema de bayes 

Independencia estocástica 

Variables aleatorias y funciones de probabilidad 

Tipos de variables aleatorias 

Variable aleatoria discreta (VAD) 

Variable aleatoria continua (VAC) 

Función de probabilidad 

Función de probabilidad discreta 

Función de probabilidad continua 

Función de probabilidad acumulado o de distribución Fx(X) 

Valor esperado y varianza de la variable aleatoria 

Valor esperado 

Varianza de una variable aleatoria 

Coeficiente de variación. Cvtx) 

Covarianza de dos variables aleatorias 

Modelos de probabilidad de variable aleatoria

Modelos de probabilidad de variable aleatoria discreta 

Modelos de pruebas repetidas independientes 

Modelos de pruebas dependientes

Modelos de intervalos

Modelos de probabilidad de variable aleatoria continua 

Modelos continuos para intervalos de espacio 

Bibliografia 

Capítulo 3. Análisis inferencial estadístico 

Introducción 

Distribuciones de muestreo 

Elementos de una distribución muestral 

Casos de distribuciones muestrales 

Distribución de muestreo de medias 

Distribución de muestreo de la proporción 

Distribución de muestreo de la diferencia de medias

Distribución de muestreo de la diferencia de aciertos 

Distribución muestral de una combinación lineal 

Distribución de muestreo de la varianza

Distribución de muestreo del cociente de varianzas

Estimación estadística

Estimación de intervalos 

Intervalo de confianza para la media poblacional

Intervalo de confianza para la diferencia de dos medias poblacionales

Internvalo de confianza para la media poblacional

Intervalo de confianza para la diferencia de dos proporciones

Intervalo de confianza para la varianza

Intervalo de confianza para el cociente de varianzas

Prueba de hipótesis estadística

Metodología para la prueba de hipótesis estadística

Planteamiento de la hipótesis 

Niveles de significancia 

Prueba estadística

Región crítica 

Regla de decisión 

Prueba de bondad de ajuste 

Muestreo 

Elementos básicos del muestreo 

Muestreo aleatorio simple 

Resultados de un muestreo 

Tamaño de la muestra 

Muestreo aleatorio estratificado 

Análisis de los resultados del muestreo 

Tamaño de la muestra 

Determinación de los tamaños muestrales de cada estrato 

Muestreo por conglomerados 

Análisis de los resultados 

Tamaño de muestra 

La encuesta por muestreo 

Los objetivos 

La información disponible 

Las variables 

Los cuestionarios 

La calidad de una encuesta 

Tratamiento de datos 

Análisis de varianza 

Elementos del análisis de varianza

Análisis de varianza casos 

Caso 1. Análisis de la varianza de un factor 

Caso 2. Análisis de varianza de dos factores (una observación por Celda, bloques aleatorizados)

Caso 3. Análisis de varianza de dos o más factores

Analisis de regresion y correlacion

Bibliografía

Capítulo 4. Análisis de regresión y correlación

Introducción

Modelo de regresión simple 

Objetivos

Elementos 

El modelo de regresión lineal simple 

Error estándar de estimación 

Intervalos de confianza para una observación y para la respuesta media

Análisis de correlación simple

Hipótesis del parámetro B

Intervalo de confianza del parámetro

Regresión lineal y las series de tiempo 

Modelos no lineales 

Modelo de regresión múltiple 

Objetivos

Ecuación de regresión múltiple

Error estándar del estimado para regresión múltiple

Coeficiente de determinación múltiple. R2

Notación matricial del modelo general de regresión

Solución del modelo general de regresión lineal 

Suma de cuadrados

Coeficiente de determinacion. R2.

Análisis de varianza 

Intervalo de confianza para Y

Prueba de hipótesis de los parámetros 

Intervalo de confianza de los parámetros ~

Correlación múltiple

Suposiciones del modelo general de regresión

Bibliografía

Anexo

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