TY - BOOK AU - Devore,Jay L. TI - Fundamentos de probabilidad y estadística / SN - 9786075266596 U1 - 519.2 14 PY - 2018/// CY - Ciudad de México : PB - Cengage Learning Editores, KW - Probabilidad KW - Análisis estadístico KW - Estadística N1 - Capítulo 1 Generalidades y estadística descriptiva. Introducción. Poblaciones, muestras y procesos. Métodos pictóricos y tabulares en la estadística descriptiva. Medidas de ubicación. Medidas de variabilidad. Capítulo 2 Probabilidad. Introducción. Espacios muestrales y eventos. Axiomas, interpretaciones y propiedades de la probabilidad. Técnicas de conteo. Probabilidad condicional. Independencia Capítulo 3 Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad. Introducción. Variables aleatorias. Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas. Valores esperados. Distribución de probabilidad binomial. Distribuciones hipergeométrica y binomial negativa. Distribución de probabilidad de Poisson. Capítulo 4 Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad. Introducción. Funciones de densidad de probabilidad. Funciones de distribución acumulada y valores esperados. Distribución normal. Distribuciones exponencial y gamma. Capítulo 5. Estimación puntual. Introducción. Algunos conceptos generales de la estimación puntual. Métodos de estimación puntual. Capítulo 6 Intervalos estadísticos basados en una sola muestra. Introducción. Propiedades básicas de los intervalos de confianza. Intervalos de confianza de muestra grande para una media y para una proporción de población. Intervalos basados en una distribución de población normal. Intervalos de confianza para la varianza y la desviación estándar de una población normal. Capítulo 7 Pruebas de hipótesis basadas en una sola muestra. Introducción. Hipótesis y procedimientos de prueba. Pruebas de hipótesis z sobre una media de población. Prueba t de una sola muestra. Capítulo 8 Análisis de la varianza. Introducción. ANOVA unifactorial. Comparaciones múltiples en ANOVA. Capítulo 9 Regresión lineal simple y correlación. Introducción. Modelo de regresión lineal simple. Estimación de parámetros de modelo. Inferencias sobre el parámetro de la pendiente {3. Inferencias sobre μ Y· x-Y predicción de valores Y futuros. Correlación ER -