- Cover
- Prefacio
- Contenido breve
- Contenido
- Introducción ¿Qué es la estadística?
- LA POBLACIÓN Y LA MUESTRA
- ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS E INFERENCIALES
- ALCANZAR EL OBJETIVO DE ESTADÍSTICAS INFERENCIALES: LOS PASOS NECESARIOS
- CLAVES PARA EL APRENDIZAJE EXITOSO
- 1 Descripción de datos por medio de gráficas
- ¿Cómo está su presión sanguínea?
- 1.1 VARIABLES Y DATOS
- 1.2 TIPOS DE VARIABLES
- 1.3 GRÁFICAS PARA DATOS CATEGÓRICOS
- 1.3 EJERCICIOS
- 1.4 GRÁFICAS PARA DATOS CUANTITATIVOS
- Gráficas de pastel y gráficas de barras
- Gráficas de líneas
- Gráficas de puntos
- Gráficas de tallo y hoja
- Interpretación de gráficas con ojo crítico
- 1.5 HISTOGRAMAS DE FRECUENCIA RELATIVA
- 1.5 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Elaboración de gráficas con Excel
- Introducción a MINITABTM
- Elaboración de gráficas con MINITAB
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Cómo está su presión sanguínea?
- 2 Descripción de datos con medidas numéricas
- Los muchachos de verano
- 2.1 DESCRIPCIÓN DE UN CONJUNTO DE DATOS CON MEDIDAS NUMÉRICAS
- 2.2 MEDIDAS DE CENTRO
- 2.2 EJERCICIOS
- 2.3 MEDIDAS DE VARIABILIDAD
- NOTACIÓN
- FÓRMULA COMPUTACIONAL PARA CALCULAR s2
- 2.3 EJERCICIOS
- 2.4 SOBRE LA SIGNIFICACIÓN PRÁCTICA DE LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR
- USO DEL TEOREMA DE CHEBYSHEV Y LA REGLA EMPÍRICA
- 2.5 UNA MEDICIÓN DEL CÁLCULO DE s
- 2.5 EJERCICIOS
- 2.6 MEDICIONES DE POSICIÓN RELATIVA
- CÁLCULO DE CUARTILES MUESTRALES
- 2.7 EL RESUMEN DE CINCO NÚMEROS Y LA GRÁFICA DE CAJA
- PARA CONSTRUIR UNA GRÁFICA DE CAJA
- DETECCIÓN DE RESULTADOS ATÍPICOS— OBSERVACIONES QUE ESTÁN A MAYOR DISTANCIA:
- PARA TERMINAR LA GRÁFICA DE CAJA
- 2.7 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Medidas descriptivas numéricas en Excel
- Medidas numéricas descriptivas en MINITAB
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO Los muchachos del verano
- 3 Descripción de datos bivariados
- ¿Piensa usted que sus platos están realmente limpios?
- DATOS BIVARIADOS
- GRÁFICAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS
- 3.2 EJERCICIOS
- 3.3 GRÁFICAS DE DISPERSIÓN PARA DOS VARIABLES CUANTITATIVAS
- 3.4 MEDIDAS NUMÉRICAS PARA DATOS CUANTITATIVOS BIVARIADOS
- FÓRMULAS DE CÁLCULO PARA LA RECTA DE REGRESIÓN DE MÍNIMOS CUADRADOS
- 3.4 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Piensa usted que sus platos están realmente limpios?
- 4 Probabilidad y distribuciones de probabilidad
- Probabilidad y toma de decisiones en el Congo
- 4.1 EL PAPEL DE LA PROBABILIDAD EN ESTADÍSTICA
- 4.2 EVENTOS Y EL ESPACIO MUESTRAL
- 4.3 CÁLCULO DE PROBABILIDADES CON EL USO DE EVENTOS SENCILLOS
- REQUISITOS PARA PROBABILIDADES DE UN EVENTO SIMPLE
- 4.3 EJERCICIOS
- 4.4 REGLAS ÚTILES DE CONTEO (OPCIONAL)
- LA REGLA mn
- LA REGLA mn EXTENDIDA
- UNA REGLA DE CONTEO PARA PERMUTACIONES
- UN CASO ESPECIAL: ORDENAR n OBJETOS
- UNA REGLA DE CONTEO PARA COMBINACIONES
- 4.4 EJERCICIOS
- 4.5 RELACIONES DE EVENTO Y REGLAS DE PROBABILIDAD
- Cálculo de probabilidades para uniones y complementos
- REGLA DE LA ADICIÓN
- REGLA PARA COMPLEMENTOS
- 4.6 INDEPENDENCIA, PROBABILIDAD CONDICIONAL Y LA REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN
- REGLA GENERAL DE LA MULTIPLICACIÓN
- PROBABILIDADES CONDICIONALES
- LA REGLA DE LA MULTIPLICACIÓN PARA EVENTOS INDEPENDIENTES
- VERIFICACIÓN DE INDEPENDENCIA
- 4.6 EJERCICIOS
- 4.7 REGLA DE BAYES (OPCIONAL)
- LEY DE PROBABILIDAD TOTAL
- REGLA DE BAYES
- 4.7EJERCICIOS
- 4.8 VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y SUS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
- Variables aleatorias
- Distribuciones de probabilidad
- REQUISITOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETA
- La media y desviación estándar para una variable aleatoria discreta
- 4.8 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO Probabilidad y toma de decisiones en el Congo
- 5 Algunas distribuciones discretas útiles
- Un misterio: casos de cáncer cerca de un reactor
- 5.1 Introducción
- 5.2 LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DE PROBABILIDAD
- REGLA PRÁCTICA
- LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL DE PROBABILIDAD
- MEDIA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR PARA LA VARIABLE ALEATORIA BINOMIAL
- 5.2 EJERCICIOS
- 5.3 LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE POISSON
- LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE POISSON
- LA APROXIMACIÓN DE POISSON A LA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
- 5.3 EJERCICIOS
- 5.4 LA DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA DE PROBABILIDAD
- LA DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA DE PROBABILIDAD
- 5.4 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO Un misterio: casos de cáncer cerca de un reactor
- 6 La distribución normal de probabilidad
- “¿Va a calificarpor curva?
- 6.1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD PARA VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
- 6.2 LA DISTRIBUCIÓN NORMAL DE PROBABILIDAD
- DISTRIBUCIÓN NORMAL DE PROBABILIDAD
- 6.3 ÁREAS TABULADAS DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL DE PROBABILIDAD
- La variable aleatoria normal estándar
- Cálculo de probabilidades para una variable aleatoria normal general
- 6.3 EJERCICIOS
- 6.4 LA APROXIMACIÓN NORMAL A LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL (OPCIONAL)
- LA APROXIMACIÓN NORMAL A LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BINOMIAL
- REGLA PRÁCTICA
- 6.4 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- Conceptos y fórmulas clave
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO “¿Va a calificar por curva?”
- 7 Distribuciones muestrales
- Muestreo de la Ruleta de Monte Carlo
- 7.1 INTRODUCCIÓN
- 7.2 PLANES MUESTRALES Y DISEÑOS EXPERIMENTALES
- 7.2 EJERCICIOS
- 7.3 ESTADÍSTICA Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES
- 7.4 EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
- 7.5 LA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA MUESTRAL
- LA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA MEDIA MUESTRAL, x
- Error estándar
- 7.5 EJERCICIOS
- 7.6 LA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA PROPORCIÓN MUESTRAL
- PROPIEDADES DE LA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA PROPORCIÓN MUESTRAL, p
- 7.6 EJERCICIOS
- 7.7 UNA APLICACIÓN MUESTRAL: CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS (OPCIONAL)
- Una gráfica de control para la media del proceso: la gráfica x
- Una gráfica de control para la proporción de piezas defectuosas: la gráfica p
- 7.7 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO Muestreo de la Ruleta de Monte Carlo
- 8 Estimación de muestras grandes
- ¿Qué tan confiable es la encuesta?
- 8.1 DÓNDE HEMOS ESTADO
- 8.2A DÓNDE VAMOS; INFERENCIA ESTADÍSTICA
- 8.3 TIPOS DE ESTIMADORES
- 8.4 ESTIMACIÓN PUNTUAL
- ESTIMACIÓN PUNTUAL DEL PARÁMETRO DE UNA POBLACIÓN
- 8.4 EJERCICIOS
- 8.5 ESTIMACIÓN DE INTERVALO
- Construcción de un intervalo de confianza
- INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA GRANDE (1 - a)100%
- Intervalo de confianza de muestra grande para una media poblacional m
- UN INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA GRANDE (1 - a)100% PARA UNA MEDIA POBLACIONAL m
- Interpretación del intervalo de confianza
- Intervalo de confianza de muestra grande para una proporción poblacional p
- UN INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA GRANDE (1 a)100% PARA UNA PROPORCIÓN POBLACIONAL p
- 8.5 EJERCICIOS
- 8.6 ESTIMACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES
- PROPIEDADES DE LA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE (x—1 x—2), LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS MUESTRALES
- ESTIMACIÓN PUNTUAL DE (m1 m2) DE MUESTRA GRANDE
- UN INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA GRANDE DE (1 a)100% PARA (m1 m2)
- 8.6 EJERCICIOS
- 8.7 ESTIMACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DOS PROPORCIONES BINOMIALES
- PROPIEDADES DE LA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE LA DIFERENCIA (p1 - p2) ENTRE DOS PROPORCIONES MUESTRALES
- ESTIMACIÓN PUNTUAL DE MUESTRA GRANDE DE (p1 - p2)
- UN INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA GRANDE (1 a)100% PARA (p1 - p2)
- 8.7 EJERCICIOS
- 8.8 LÍMITES DE CONFIANZA A UNA COLA
- UN LÍMITE INFERIOR DE CONFIANZA (1 a)100% (LCB)
- UN LÍMITE SUPERIOR DE CONFIANZA (1 a)100% (UCB)
- 8.9 SELECCIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL
- 8.9 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Qué tan confiable es esa encuesta? CBS News: ¿Cómo y dónde come el pueblo de EstadosUnidos?
- 9 Pruebas de hipótesis de muestras grandes
- ¿Una aspirina al día…?
- 9.1 PRUEBA DE HIPÓTESIS ACERCA DE PARÁMETROS POBLACIONALES
- 9.2 UNA PRUEBA ESTADÍSTICA DE HIPÓTESIS
- 9.3 UNA PRUEBA DE MUESTRA GRANDE ACERCA DE UNA MEDIA POBLACIONAL
- Lo esencial de la prueba
- ESTADÍSTICO DE PRUEBA DE MUESTRA GRANDE PARA m
- Cálculo del valor p
- Dos tipos de errores
- La potencia de una prueba estadística
- 9.3 EJERCICIOS
- 9.4 UNA PRUEBA DE HIPÓTESIS DE MUESTRAS GRANDES PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES
- PRUEBA ESTADÍSTICA DE MUESTRAS GRANDES PARA (m1 - m2)
- Prueba de hipótesis e intervalos de confianza
- 9.4 EJERCICIOS
- 9.5UNA PRUEBA DE HIPÓTESIS DE MUESTRAS GRANDES PARA UNA PROPORCIÓN BINOMIAL
- PRUEBA ESTADÍSTICA DE MUESTRAS GRANDES PARA p
- Significancia estadística e importancia práctica
- 9.5 EJERCICIOS
- 9.6UNA PRUEBA DE HIPÓTESIS DE MUESTRAS GRANDES PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS PROPORCIONES BINOMIALES
- PRUEBA ESTADÍSTICA DE MUESTRAS GRANDES PARA (p1 – p2)
- 9.6 EJERCICIOS
- 9.7 ALGUNOS COMENTARIOS SOBRELA PRUEBA DE HIPÓTESIS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Una aspirina al día...?
- 10 Inferencia a partir de muestras pequeñas
- Estudio sobre la rendición de cuentas escolar: ¿cómo se comporta su escuela?
- 10.1 INTRODUCCIÓN
- 10.2 DISTRIBUCIÓN t DE STUDENT
- Suposiciones detrás de la distribución t de Student
- 10.3 INFERENCIAS DE MUESTRA PEQUEÑA RESPECTO A UNA MEDIA POBLACIONAL
- PRUEBA DE HIPÓTESIS DE MUESTRA PEQUEÑA PARA m
- INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA PEQUEÑA (1 - a)100% PARA m
- 10.3 EJERCICIOS
- 10.4INFERENCIAS DE MUESTRA PEQUEÑA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES: MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES
- CÁLCULO DE s2
- PRUEBA DE HIPÓTESIS RESPECTO A LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS: MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES
- INTERVALO DE CONFIANZA (1 - a)100% DE MUESTRA PEQUEÑA PARA (m1 - m2) CON BASE EN MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES
- 10.4 EJERCICIOS
- 10.5 INFERENCIAS DE MUESTRA PEQUEÑA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS: UNA PRUEBA DE DIFERENCIA PAREADA
- PRUEBA DE HIPÓTESIS DE DIFERENCIA PAREADA PARA (m1 - m2) = md: MUESTRAS DEPENDIENTES
- INTERVALO DE CONFIANZA DE MUESTRA PEQUEÑA (1 - a)100% PARA (m1 - m2) = md, CON BASE EN UN EXPERIMENTO DE DIFERENCIA PAREADA
- 10.5 EJERCICIOS
- 10.6 INFERENCIAS RESPECTO A LA VARIANZA POBLACIONAL
- PRUEBA DE HIPÓTESIS RESPECTO A UNA VARIANZA POBLACIONAL
- INTERVALO DE CONFIANZA DE (1 - a)100% PARA s2
- 10.6 EJERCICIOS
- 10.7 COMPARACIÓN DE DOS VARIANZAS POBLACIONALES
- SUPOSICIONES PARA QUE s21/s22 TENGA UNA DISTRIBUCIÓN F
- PRUEBA DE HIPÓTESIS RESPECTO A LA IGUALDAD DE DOS VARIANZAS POBLACIONALES
- PRUEBA DE HIPÓTESIS RESPECTO A LA IGUALDAD DE DOS VARIANZAS POBLACIONALES
- INTERVALO DE CONFIANZA PARA s21/s2
- 10.7 EJERCICIOS
- 10.8 REPASO DE SUPOSICIONES DE MUESTRA PEQUEÑA
- SUPOSICIONES
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO Estudio sobre la rendición de cuentas escolar: ¿cómo se comporta su escuela?
- 11 El análisisde varianza
- ¡Cómo ahorrar dinero en comestibles!
- 11.1 EL DISEÑO DE UN EXPERIMENTO
- 11.2 ¿QUÉ ES UN ANÁLISIS DE VARIANZA?
- 11.3 ¿QUÉ ES UN ANÁLISIS DE VARIANZA? LAS SUPOSICIONES PARA UN ANÁLISIS DE VARIANZA
- SUPOSICIONES PARA LA PRUEBA DE ANÁLISIS DE VARIANZA Y LOS PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACIÓN
- EL DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO: UNA CLASIFICACIÓN EN UNA DIRECCIÓN
- 11.5EL ANÁLISIS DE VARIANZA PARA UN DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO
- División de la variación total en un experimento
- TABLA ANOVA PARA k MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES: DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO
- Prueba de igualdad de las medias de tratamiento
- PRUEBA F PARA COMPARAR K MEDIAS POBLACIONALES
- Estimación de diferencias en las medias de tratamiento
- DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO: INTERVALOS DE CONFIANZA (1 – a)100% PARA UNA SOLA MEDIA DE TRATAMIENTO Y LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS DE TRATAMIENTO
- 11.5 EJERCICIOS
- 11.6 CLASIFICACIÓN DE MEDIAS POBLACIONALES
- MEDIDA PARA HACER COMPARACIONES PAREADAS
- 11.6 EJERCICIOS
- 11.7 DISEÑO DE BLOQUE ALEATORIZADO: UNA CLASIFICACIÓN EN DOS DIRECCIONES
- 11.8 EL ANÁLISIS DE VARIANZA PARA UN DISEÑO DE BLOQUE ALEATORIZADO
- CÁLCULO DE LAS SUMAS DE CUADRADOS PARA UN DISEÑO DE BLOQUE ALEATORIZADO, k TRATAMIENTOS EN b BLOQUES
- ANOVA PARA UN DISEÑO DE BLOQUE ALEATORIZADO, k TRATAMIENTOS Y b BLOQUES
- Prueba de la igualdad de las medias de tratamiento y de bloque
- PRUEBAS PARA UN DISEÑO DE BLOQUE ALEATORIZADO
- Identificación de diferencias en las medias de tratamiento y de bloque
- COMPARACIÓN DE MEDIAS DE TRATAMIENTO Y DE BLOQUE
- Algunos comentarios de precaución en bloqueo
- 11.8 EJERCICIOS
- 11.9 EL EXPERIMENTO FACTORIAL a × b: UNA CLASIFICACIÓN EN DOS VÍAS
- 11.10EL ANÁLISIS DE VARIANZA PARA UN EXPERIMENTO FACTORIAL a × b
- CÁLCULO DE LAS SUMAS DE CUADRADOS PARA UN EXPERIMENTO FACTORIAL DE DOS FACTORES
- TABLA ANOVA PARA r RÉPLICAS DE UN EXPERIMENTO FACTORIAL DE DOS FACTORES: FACTOR A A NIVELES a Y FACTOR B A NIVELES b
- PRUEBAS PARA UN EXPERIMENTO FACTORIAL
- 11.10 EJERCICIOS
- 11.11 REPASO DE LAS SUPOSICIONES DEL ANÁLISIS DE VARIANZA
- Gráficas residuales
- 11.12 UN BREVE REPASO
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¡Cómo ahorrar dinero en comestibles!
- 12 Regresión lineal y correlación
- ¿Su automóvil está “Hecho en EUA”?
- 12.1 INTRODUCCIÓN
- 12.2 MODELO PROBABILÍSTICO LINEAL SIMPLE
- SUPOSICIONES ACERCA DEL ERROR ALEATORIO e
- 12.3 EL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS
- PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS
- ESTIMADORES DE MÍNIMOS CUADRADOS DE a y b
- 12.4 UN ANÁLISIS DE VARIANZA PARA REGRESIÓN LINEAL
- 12.4 EJERCICIOS
- 12.5 PRUEBA DE LA UTILIDAD DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
- Inferencias respecto a b, la pendiente de la recta de medias
- PRUEBA DE HIPÓTESIS RESPECTO A LA PENDIENTE DE UNA RECTA
- UN INTERVALO DE CONFIANZA (1 – a)100% PARA b
- El análisis de varianza de la prueba F
- Medir la fuerza de la relación: el coeficiente de determinación
- Interpretación de los resultados de una regresión significativa
- 12.5 EJERCICIOS
- 12.6 HERRAMIENTAS DE DIAGNÓSTICO PARAVERIFICAR SUPOSICIONES DE LA REGRESIÓN
- SUPOSICIONES DE REGRESIÓN
- Términos de error dependientes
- Gráficas residuales
- 12.6 EJERCICIOS
- 12.7 ESTIMACIÓN Y PREDICCIÓN USANDO LA RECTA AJUSTADA
- INTERVALOS DE CONFIANZA Y PREDICCIÓN (1 – a)100%
- 12.7 EJERCICIOS
- 12.8 ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN PRODUCTO- MOMENTO DE PEARSON
- PRUEBA DE HIPÓTESIS RESPECTO AL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN r
- 12.8 EJERCICIOS
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Su automóvil está “Hecho en EUA”?
- 13 Análisis de regresión múltiple
- “Hecho en EUA”: otra mirada
- 13.1 INTRODUCCIÓN
- 13.2 EL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
- MODELO LINEAL GENERAL Y SUPOSICIONES
- 13.3 UN ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
- El método de mínimos cuadrados
- El análisis de varianza para regresión múltiple
- Prueba de la utilidad del modelo de regresión
- Interpretación de los resultados de una regresión significativa
- Comprobación de suposiciones de regresión
- Uso del modelo de regresión para estimación y predicción
- 13.4 UN MODELO DE REGRESIÓN POLINOMIAL
- 13.4 EJERCICIOS
- 13.5 USO DE VARIABLES PREDICTORAS CUANTITATIVAS Y CUALITATIVAS EN UN MODELO DE REGRESIÓN
- 13.5 EJERCICIOS
- 13.6 PRUEBA DE CONJUNTOS DE COEFICIENTES DE REGRESIÓN
- 13.7 INTERPRETACIÓN DE GRÁFICAS RESIDUALES
- 13.8 ANÁLISIS DE REGRESIÓN POR PASOS
- 13.9 INTERPRETACIÓN ERRÓNEA DE UN ANÁLISIS DE REGRESIÓN
- Causalidad
- Multicolinealidad
- 13.10 PASOS A SEGUIR AL CONSTRUIR UN MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO “Hecho en EUA”; otra mirada
- 14 Análisis de datos categóricos
- ¿Quién es el principal sostén en su familia?
- 14.1 UNA DESCRIPCIÓN DEL EXPERIMENTO
- EL EXPERIMENTO MULTINOMIAL
- 14.2 ESTADÍSTICO JI CUADRADA DE PEARSON
- ESTADÍSTICO DE PRUEBA JI CUADRADA DE PEARSON
- 14.3 PRUEBA DE PROBABILIDADES DE CELDA ESPECIFICADA: LA PRUEBA DE BONDAD DEL AJUSTE
- 14.3 EJERCICIOS
- 14.4 TABLAS DE CONTINGENCIA: UNA CLASIFICACIÓN DE DOS VÍAS
- La prueba de independencia ji cuadrada
- CANTIDAD DE CELDA ESPERADA ESTIMADA
- 14.4 EJERCICIOS
- 14.5 COMPARACIÓN DE VARIAS POBLACIONES MULTINOMIALES: UNA CLASIFICACIÓN DE DOS VÍAS CON TOTALES DE FILA O COLUMNA FIJOS
- 14.5 EJERCICIOS
- 14.6 LA EQUIVALENCIA DE PRUEBAS ESTADÍSTICAS
- 14.7 OTRAS APLICACIONES DE LA PRUEBA JI CUADRADA
- SUPOSICIONES
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Quién es el principal sostén en su familia?
- 15 Estadísticas no paramétricas
- ¿Cómo está su nivel de colesterol?
- 15.1 INTRODUCCIÓN
- 15.2 LA PRUEBA DE SUMA DE RANGO DE WILCOXON: MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES
- FÓRMULAS PARA EL ESTADÍSTICO DE LA SUMA DE RANGOS DE WILCOXON (PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES)
- PRUEBA DE LA SUMA DE RANGO DE WILCOXON
- Aproximación normal para la prueba de suma de rango de Wilcoxon
- PRUEBA DE LA SUMA DE RANGO DE WILCOXON PARA MUESTRAS GRANDES: n1 W 10 Y n2 W 10
- 15.2 EJERCICIOS
- 15.3 LA PRUEBA DEL SIGNO PARA UN EXPERIMENTO PAREADO
- LA PRUEBA DEL SIGNO PARA COMPARAR DOS POBLACIONES
- Aproximación normal para la prueba del signo
- PRUEBA DEL SIGNO PARA MUESTRAS GRANDES: n W 25
- 15.3 EJERCICIOS
- 15.4 UNA COMPARACIÓN DE PRUEBAS ESTADÍSTICAS
- 15.5 LA PRUEBA DE RANGO CON SIGNO DE WILCOXON PARA UN EXPERIMENTO PAREADO
- CÁLCULO DEL ESTADÍSTICO DE PRUEBA PARA LA PRUEBA DE RANGO CON SIGNO DE WILCOXON
- PRUEBA DE RANGO CON SIGNO DE WILCOXON PARA UN EXPERIMENTO PAREADO
- Aproximación normal para la prueba de rango con signo de Wilcoxon
- PRUEBA DE RANGO CON SIGNO DE WILCOXON DE MUESTRA GRANDE PARA UN EXPERIMENTO PAREADO: n W 25
- 15.5 EJERCICIOS
- 15.6 LA PRUEBA H DE KRUSKAL-WALLIS PARA DISEÑOS COMPLETAMENTE ALEATORIZADOS
- LA PRUEBA H DE KRUSKAL-WALLIS PARA COMPARAR MÁS DE DOS POBLACIONES: DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO (MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES)
- 15.6 EJERCICIOS
- 15.7 LA PRUEBA Fr DE FRIEDMAN PARA DISEÑOS DE BLOQUE ALEATORIZADO
- PRUEBA Fr DE FRIEDMAN PARA UN DISEÑO ALEATORIZADO DE BLOQUES
- 15.7 EJERCICIOS
- 15.8 COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE RANGO
- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE RANGO DE SPEARMAN
- PRUEBA DE CORRELACIÓN DE RANGO DE SPEARMAN
- 15.8 EJERCICIOS
- 15.9 RESUMEN
- REPASO DEL CAPÍTULO
- TECNOLOGÍA ACTUAL
- Ejercicios suplementarios
- CASO PRÁCTICO ¿Cómo está su nivel de colesterol?
- Apéndice I Tablas
- Fuentes de datos
- Respuestas a ejercicios seleccionados
- Índice
- Lista de aplicaciones