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Fundamentos de probabilidad y estadística /

Por: Devore, Jay LTipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Ciudad de México : Cengage Learning Editores, 2018. Descripción: 342 p. 27 cmISBN: 9786075266596Tema(s): Probabilidad | Análisis estadístico | EstadísticaClasificación CDD: 519.2
Contenidos parciales:
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.
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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.

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