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| 100 |
1 |
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|a Newbold, Paul
|9 13471
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| 245 |
1 |
0 |
|a Estadística para administración y economía /
|c Paul Newbold, Wiliam L. Carlson y Betty Thorne
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| 250 |
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|a 6a ed.
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| 260 |
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|a Madrid :
|b Prentice Hall,
|c 2008
|c 2006
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| 300 |
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|a 1088 p. :
|b tbls. ;
|c 25 cm.
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| 505 |
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|a CAPÍTULO 1. ¿Por qué estudiar estadística? -- 1 1.1. La toma de decisiones en un entorno incierto -- 2 1.2. El muestreo -- 3 1.3. Estadística descriptiva e inferencial -- Descripción de los datos -- Realización de inferencias -- CAPÍTULO 2. Descripción gráfica de los datos -- 2.1. Clasificación de las variables -- Categóricas o numéricas -- Niveles de medición -- 2.2. Gráficos para describir variables categóricas – Tablas -- Gráficos de barras y gráficos de tarta -- Diagramas de Pareto -- 2.3. Gráficos para describir datos de series temporales -- 2.4. Gráficos para describir variables numérica. -- Distribuciones de frecuencias -- Histogramas y ojivas -- Diagramas de tallo y hojas -- 2.5. Tablas y gráficos para describir relaciones entre variables -- Diagramas de puntos dispersos -- Tablas cruzadas -- 2.6. Errores en la presentación de datos -- Histogramas engañosos -- Gráficos de series temporales engañosos -- CAPÍTULO 3. Descripción numérica de los datos -- 3.1. Medidas de la tendencia central -- Media, mediana, moda -- Forma de la distribución -- 3.2. Medidas de la variabilidad -- Rango y rango intercuartílico -- Varianza y desviación típica -- Teorema de Chebychev y regla empírica -- Coeficiente de variación -- 3.3. Media ponderada y medidas de datos agrupados --3.4. Medidas de las relaciones entre variables -- 3.5. Obtención de relaciones lineales -- CAPÍTULO 4. Probabilidad -- 4.1. Experimento aleatorio, resultados, sucesos -- 4.2. La probabilidad y sus postulados -- Probabilidad clásica -- Frecuencia relativa -- Probabilidad subjetiva -- 4.3. Reglas de la probabilidad -- Probabilidad condicionada -- Independencia estadística -- 4.4. Probabilidades bivariantes -- Ventaja (odds) -- Cociente de «sobreparticipación» -- 4.5. El teorema de Bayes -- CAPÍTULO 5. Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad -- 5.1. Variables aleatorias -- 5.2. Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas -- 5.3. Propiedades de las variables aleatorias discretas -- Valor esperado de una variable aleatoria discreta -- Varianza de una variable aleatoria discreta -- Media y varianza de funciones lineales de una variable aleatoria -- 5.4. Distribución binomial -- 5.5. Distribución hipergeométrica -- 5.6. La distribución de Poisson -- Aproximación de Poisson de la distribución binominal -- Comparación de la distribución de Poisson y la distribución binomial -- 5.7. Distribución conjunta de variables aleatorias discretas -- Aplicaciones informáticas – Covarianza. – Correlación -- Funciones lineales de variables aleatorias -- Análisis de carteras -- CAPÍTULO 6. Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad -- 6.1. Variables aleatorias continuas -- La distribución uniforme -- 6.2. Esperanzas de variables aleatorias continuas -- 6.3. La distribución normal -- Gráficos de probabilidades normales -- 6.4. La distribución normal como aproximación de la distribución binomial -- Variable aleatoria proporcional -- 6.5. La distribución exponencial -- 6.6. Distribución conjunta de variables aleatorias continuas -- Combinaciones lineales de variables aleatorias -- CAPÍTULO 7. Muestreo y distribuciones en el muestreo -- 7.1. Muestreo de una población -- 7.2. Distribuciones de las medias muestrales en el muestreo -- Teorema del límite central -- Intervalos de aceptación -- 7.3. Distribuciones de proporciones muestrales en el muestreo -- 7.4. Distribuciones de las varianzas muestrales en el muestreo -- CAPÍTULO 8. Estimación: una población -- 8.1. Propiedades de los estimadores puntuales -- Estimador insesgado -- Estimador consistente -- Estimador eficiente -- 8.2. Intervalos de confianza de la media: varianza poblacional conocida -- Intervalos basados en la distribución normal -- Reducción del margen de error -- 8.3. Intervalos de confianza de la media: varianza poblacional desconocida -- Distribución t de Student -- Intervalos basados en la distribución t de Student -- 8.4. Intervalos de confianza de proporciones de la población (grandes muestras) -- CAPÍTULO 9. Estimación: otros temas -- 9.1. Intervalos de confianza de la diferencia entre las medias de dos poblaciones normales -- Muestras dependiente -- Muestras independientes, varianzas poblacionales conocidas -- 9.2. Intervalos de confianza de la diferencia entre las medias de dos poblacionales normales cuando las varianzas poblacionales son conocidas -- Muestras independientes, varianzas poblacionales que se supone que son iguales -- Muestras independientes, varianzas poblacionales que no se supone que sean iguales -- 9.3. Intervalos de confianza de la diferencia entre dos proporciones poblacionales (grandes muestras) -- 9.4. Intervalos de confianza de la varianza de una distribución normal -- 9.5. Elección del tamaño de la muestra -- Media de una población que sigue una distribución normal, varianza poblacional conocid -- Proporción poblacional -- CAPÍTULO 10. Contraste de hipótesis -- 10.1. Conceptos del contraste de hipótesis -- 10.2. Contrastes de la media de una distribución normal: varianza poblacional conocida -- Contenido xiii p-valor -- Hipótesis alternativa bilateral -- 10.3. Contrastes de la media de una distribución normal: varianza poblacional desconocida -- 10.4. Contrastes de la proporción poblacional (grandes muestras) -- 10.5. Valoración de la potencia de un contraste -- Contrastes de la media de una distribución normal: variable poblacional conocida -- Potencia de los contrastes de proporciones poblacionales (grandes muestras) -- CAPÍTULO 11. Contraste de hipótesis -- 11.1. Contrastes de la diferencia entre dos medias poblacionales -- Dos medias, datos pareados -- Dos medias, muestras independientes, varianzas poblacionales conocidas.-- Dos medias, poblaciones independientes, varianzas desconocidas que se supone que son iguales -- Dos medias, muestras independientes, varianzas poblacionales desconocidas que se supone que no son iguales -- 11.2. Contrastes de la diferencia entre dos proporciones poblacionales (grandes muestras) -- 11.3. Contrastes de la varianza de una distribución normal -- 11.4. Contrastes de la igualdad de las varianzas entre dos poblaciones distribuidas normalmente -- 11.5. Algunas observaciones sobre el contraste de hipótesis -- CAPÍTULO 12. Regresión simple -- 12.1. Análisis de correlación -- Contraste de hipótesis de la correlación --12.2. Modelo de regresión lineal -- 12.3. Estimadores de coeficientes por el método de mínimos cuadrados -- Cálculo por ordenador del coeficiente de regresión -- 12.4. El poder explicativo de una ecuación de regresión lineal -- El coeficiente de determinación R2 -- 12.5. Inferencia estadística: contrastes de hipótesis e intervalos de confianza -- Contraste de hipótesis del coeficiente de la pendiente poblacional utilizando la distribución F -- 12.6. Predicción -- 12.7. Análisis gráfico -- CAPÍTULO 13. Regresión múltiple -- 13.1. El modelo de regresión múltiple Especificación del modelo Desarrollo del modelo -- Gráficos tridimensionales -- 13.2. Estimación de coeficientes -- Método de mínimos cuadrados -- 13.3. Poder explicativo de una ecuación de regresión múltiple -- Contenido 13.4. Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis de coeficientes de regresión individuales -- Intervalos de confianza -- Contrastes de hipótesis -- 13.5. Contrastes de los coeficientes de regresión -- Contrastes de todos los coeficientes -- Contraste de un conjunto de coeficientes de regresión -- Comparación de los contrastes F y t -- 13.6. Predicción -- 13.7. Transformaciones de modelos de regresión no lineales -- Transformaciones de modelos cuadráticos -- Transformaciones logarítmicas -- 13.8. Utilización de variables ficticias en modelos de regresión -- Diferencias entre las pendientes -- 13.9. Método de aplicación del análisis de regresión múltiple -- Especificación del modelo -- Regresión múltiple -- Efecto de la eliminación de una variable estadísticamente significativa -- Análisis de los residuos -- CAPÍTULO 14. Otros temas del análisis de regresión -- 14.1. Metodología para la construcción de modelos -- Especificación del modelo Estimación de los coeficientes -- Verificación del modelo Interpretación del modelo e inferencia -- 14.2. Variables ficticias y diseño experimental Modelos de diseño experimental -- 14.3. Valores retardados de las variables dependientes como regresores --14.4. Sesgo de especificación -- 14.5. Multicolinealidad -- 14.6. Heterocedasticidad -- 14.7. Errores autocorrelacionados -- Estimación de las regresiones con errores autocorrelacionados -- Errores autocorrelacionados en los modelos con variables dependientes retardadas -- CAPÍTULO 15. Estadística no paramétrica -- 15.1. Contraste de signos e intervalo de confianza -- Contraste de signos de muestras pareadas o enlazadas -- Aproximación normal -- Contraste de signos de una mediana poblacional Intervalo de confianza de la mediana -- 15.2. Contraste de Wilcoxon basado en la ordenación de las diferencias Minitab (contraste de Wilcoxon) -- Aproximación normal -- 15.3. Contraste U de Mann-Whitney -- 15.4. Contraste de la suma de puestos de Wilcoxon -- 15.5. Correlación de orden de Spearman -- CAPÍTULO 16. Contrastes de la bondad del ajuste y tablas de contingencia --16.1. Contrastes de la bondad del ajuste: probabilidades especificadas -- 16.2. Contrastes de la bondad del ajuste: parámetros poblacionales desconocidos -- Un contraste de normalidad -- 16.3. Tablas de contingencia Aplicaciones informáticas -- CAPÍTULO 17. Análisis de la varianza -- 17.1. Comparación de las medias de varias poblaciones --17.2. Análisis de la varianza de un factor Modelo poblacional en el caso del análisis de la varianza de un factor -- 17.3. El contraste de Kruskal-Wallis --
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| 650 |
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|a Estadística
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| 650 |
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4 |
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| 700 |
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| 942 |
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