Probabilidad y estadística : para ingeniería y ciencias
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| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Libro |
| Lenguaje: | Español Inglés |
| Publicado: |
México D. F. :
Pearson,
2012.
|
| Edición: | 9a edición |
| Materias: | |
| Aporte de: | Registro referencial: Solicitar el recurso aquí |
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|---|---|---|---|
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| 100 | 1 | |9 7472 |a Walpole, Ronald E. |e aut | |
| 100 | 1 | |9 7473 |a Myers, Raymond H. |e aut | |
| 100 | 1 | |9 7474 |a Myers, Sharon L. |e aut | |
| 100 | 1 | |9 7475 |a Ye, Keying |e aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Probabilidad y estadística : |b para ingeniería y ciencias |
| 250 | |a 9a edición | ||
| 260 | |a México D. F. : |b Pearson, |c 2012. | ||
| 300 | |a xiv, 816 páginas : |b gráficos ; |c 23 cm. | ||
| 336 | |a txt | ||
| 337 | |a n | ||
| 338 | |a nc | ||
| 505 | |t 1. Introducción a la estadística y al análisis de datos : |a Panorama general: inferencia estadística, muestras, polaciones y el papel de la probabilidad -- Procedimientos de muestreo; recolección de los datos -- Medidas de localización: la media y la mediana de una muestra -- Medidas de variabilidad -- Datos discretos y continuos -- Modelado estadístico, inspección científica y diagnósticos gráficos -- Tipos generales de estudios estadísticos: diseño experimental, estudio observacional y estudio retrospectivo -- | ||
| 505 | |t 2. Probabilidad : |a Espacio muestral -- Eventos -- Conteo de puntos muestrales -- Probabilidad de un evento -- Reglas aditivas -- Probabilidad condicional, independencia y regla del producto -- Regla de Bayes -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad : |a Conceptos de variable aleatoria -- Distribuciones discretas de probabilidad -- Distribuciones de probabilidad continua -- Distribuciones de probabilidad conjunta -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 4. Esperanza matemática : |a Medida de una variable aleatoria -- Varianza y covarianza de variables aleatorias -- Medias y varianzas de combinaciones lineales de variables aleatorias -- Teorema de Chebyshev -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 5. Algunas distribuciones de probabilidad discreta : |a Introducción y motivación -- Distribuciones binomial y multinomial -- Distribución hipergeométrica -- Distribuciones binomial negativa y geometrica -- Distribución de Poisson y proceso de Poisson -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 6. Algunas distribuciones continuas de probabilidad : |a Distribución uniforme continua -- Distribución normal -- Áreas bajo la curva normal -- Aplicaciones de la distribución normal -- Aproximación normal a la binomial -- Distribución gamma y distribución exponencial -- Distribución chi cuadrada -- Distribución beta -- Distribución logarítmica normal -- Distribución de Weibull -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 7. Funciones de variables aleatorias (opcional) : |a Introducción -- Transformaciones de variables -- Momentos y funciones generadoras de momentos -- | ||
| 505 | |t 8. Distribuciones demuestreo fundamentales y descripciones de datos : |a Muestreo aleatorio -- Algunos estadísticos importantes -- Distribuciones muestrales -- Distribución muestral de medias y el teorema del límite central -- Distribución muestral de S² -- Distribución t -- Distribución F -- Gráficas de cuantiles y de probabilidad -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el amterial de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 9. Problemas de estimación de una y dos muestras : |a Introducción -- Inferencia estadística -- Métodos de estimación clásicos -- Una sola meustra: estimación de la media -- Error estándar de una estimación puntual -- Intervalos de predicción -- Límites de tolerancia -- Dos muestras: estimación de la diferencia entre dos medias -- Observaciones pareadas -- Una sola muestra: estimación de una proporción -- Dos muestras: estimación de la diferencia entre dos proporciones -- Una sola muestra: estimación de la varianza -- Dos muestras: estimación de la proporción de dos varianzas -- Estimación de la máxima verosimilitud (opcional) -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 10. Pruebas de hipótesis de una y dos muestras : |a Hipótesis estadísticas: conceptos generales -- Prueba de una hipótesis estadística -- Uso de valores P para la toma de decisiones en la prueba de hipótesis -- Una sola muestra: pruebas respecto a una sola media -- Dos muestras: pruebas sobre dos medias -- Elección del tamaño de la muestra para la prueba de medias -- Métodos gráficos para comparar medias -- Una muestra: prueba sobre una sola proporción -- Dos muestras: pruebas sobre dos proporciones -- Pruebas de una y dos muestras referentes a varianzas -- Prueba de la bondad de ajuste -- Prueba de indepednencia -- Prueba de homogeneidad -- Estudio de caso de dos muestras -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 11. Regresión lineal simple y correlación : |a Introducción a la regresión lineal -- El modelo de regresión lineal simple (RLS) -- Mínimos cuadrados y el modelo ajustado -- Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados -- Inferencias sobre los coeficientes de regresión -- Predicción -- Selección de un modelo de regresión -- El método del análisis de varianza -- Prueba para la linealidad de la regresión: datos con observaciones repetidas -- Gráficas de datos y transformaciones -- Estudio de caso de regresión lineal simple -- Correlación -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 12. Regresión lineal múltiple y ciertos modelos de regresión no lineal : |a Introducción -- Estimación de los coeficientes -- Modelo de regresión lineal en el que se utilizan matrices -- Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados -- Inferencias en la regresión lineal múltiple -- Selección de un modelo ajustado mediante la prueba de hipótesis -- Caso especial de ortogonalidad (opcional) -- Variables categóricas o indicadoras -- Métodos secuenciales para la selección del modelo -- Estudio de los residuales y violación de las suposiciones (verificación del modelo) -- Validación cruzada Cp y otros criterios para la selección del modelo -- Modelos especiales no lineales para condiciones no ideales -- Posibles riesgos y errores conceptuales: relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 13. Experimentos con un solo factor: generales : |a Técnica del análisis de varianza -- La estrategia del diseño de experimentos -- Análisis de varianza de un factor; diseño completamente aleatorizado (ANOVA de un factor) -- Pruebas de la igualdad de varias varianzas -- Comparaciones de un grado de libertad -- Comparaciones múltiples -- Comparación de un conjunto de tratamientos en bloques -- Diseños de bloques completos aleatorizados -- Métodos gráficos y verificación del modelo -- Transformaciones de datos en el análisis de varianza -- Modelos de efectos aleatorios -- Estudio de caso -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 14. Experimentos factoriales (dos o más factores) : |a Introducción -- Interacción en el experimento de dos factores -- Análisis de varianza de dos factores -- Experimentos de tres factores -- Experimentos factoriales para efectos aleatorios y modelos mixtos -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 15. Experimentos factoriales 2k y fracciones : |a Introducción -- El factorial 2k: cálculo de efectos y análisis de varianza -- Experimento factorial 2k sin réplicas -- Experimentos factoriales en un ajuste de regresión -- El diseño ortogonal -- Experimentos factoriales fraccionarios -- Análisis de experimentos factoriales fraccionados -- Diseños de fracciones superiores y de filtrado -- Construcción de diseños de resolución III y IV, con 8, 16 y 32 puntos de diseño -- Otros diseños de resolución III de dos niveles; los diseños de Plackett-Burman -- Introducción a la metodología de superficie de respuesta -- Diseño robusto de parámetros -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos -- | ||
| 505 | |t 16. Estadística no paramétrica : |a Pruebas no paramétricas -- Prueba de rango con signo -- Prueba de la suma de rangos de Wilcoxon -- Prueba de Kruskal-Wallis -- Pruebas de rachas -- Límites de tolerancia -- Coeficiente de correlación de rango -- | ||
| 505 | |t 17. Control estadístico de la calidad : |a Introducción -- Naturaleza de los límites de control -- Objetivos de la gráfica de control -- Gráficas de control para variables -- Gráficas de control para atributos -- Gráficas de control de cusum -- | ||
| 505 | |t Estadística bayesiana : |a Conceptos bayesianos -- Inferencias bayesianas -- Estimados bayesianos mediante la teoría de decisión -- | ||
| 650 | 7 | |a PROBABILIDADES |2 Vocabulario General de la Biblioteca Nacional de Maestros |9 10171 | |
| 650 | 7 | |a INGENIERIA |2 UNESCO |9 1345 | |
| 650 | 7 | |a ESTADÍSTICA |2 Vocabulario General de la Biblioteca Nacional de Maestros |9 2778 | |
| 900 | |a Carolina |b Sofía |b Sofía | ||
| 901 | |c Bibliografía Obligatoria | ||
| 942 | |2 ddc |c PRAD | ||
| 999 | |c 5087 |d 5089 | ||