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Estadística aplicada

de Roberto Escuder Vallés
  • Autor: Roberto Escuder Vallés
  • N° de páginas: 888
  • isbn: 9788499850818
  • Idioma: español
  • visitas: 0
Pr³logo Parte introductoriaINTRODUCCIN aL CONCEPTO, CONTENIDO, RELACIONES Y DESARROLLO HISTRICO DE LA ESTADSTICACap­tulo 1Estad­stica: Notas conceptuales, metodol³gicas e hist³ricas1.0.Introducci³n. Plan general de este libro 1.1.Estad­stica. Concepto y contenido 1.2.An¡lisis estad­stico. Conceptos de poblaci³n y de muestra. Relacion de la Estad­stica con otras ciencias 1.3.S­ntesis de la evoluci³n hist³rica de la Estad­stica 1.4.Fuentes de datos estad­sticos. Principales publicaciones espa±olas y extranjeras Primera ParteAn¡lisis de datos y estad­stica descriptivaCap­tulo 2Datos estad­sticos: caracter­sticas generales y representaci³n2.0.Justificaci³n y contenido de la primera parte de este libro 2.1.Datos y series estad­sticas. Clasificaciones. Escalas 2.2.Descripci³n num©rica de las series estad­sticas 2.3.Generalidades sobre la representaci³n gr¡fica de las series estad­sticas 2.4.Gr¡ficos semilogar­tmicos y piramidales Cap­tulo 3An¡lisis de datos unidimensionales3.1.Introducci³n 3.2.Medidas de posici³n. Propiedades 3.3.Medidas de dispersi³n. Propiedades 3.4.Medidas de forma o perfil. Propiedades 3.5.Medidas de concentraci³n-uniformidad. Propiedades 3.6.Algunas consideraciones matem¡ticas: momentos y media general de orden m Cap­tulo 4An¡lisis de datos multidimensionales4.1.Introducci³n: distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas 4.2.Vector de valores medios y matriz de covarianzas. Propiedades 4.3.Dependencia, independencia e incorrelaci³n. Propiedades 4.4.Correlaci³n. Coeficientes de contingencia, de correlaci³n ordinal y correlaci³n lineal 5.5.M©todos de regresi³n. Regresi³n lineal minimocuadr¡tica simple. An¡lisis de la bon­dad de un ajuste 5.6.Regresi³n lineal mºltiple 5.7.Extensiones del modelo de regresi³n lineal 4.8.Notas sobre correlaci³n total, parcial y mºltiple Cap­tulo 5An¡lisis de datos temporales5.1.Series temporales o cronol³gicas: definici³n, caracterizaci³n y metodolog­as 5.2.T©cnicas matem¡ticas utilizadas: representatividad y capacidad predictiva de un modelo temporal 5.3.Tendencia secular. Hip³tesis y modelos a considerar. M©todos para su determinaci³n. Cambios de origen y de unidad 5.4.Determinaci³n de los ­ndices de variaci³n estacional 5.5.Determinaci³n de las componentes c­clicas 5.6.Notas sobre predicci³n y an¡lisis coyuntural Cap­tulo 6Nºmeros ­ndices6.1.Introducci³n: indicadores econ³micos y nºmeros ­ndices 6.2.Nºmeros ­ndices simples y complejos. An¡lisis de los m¡s importantes. Propiedades 6.3.Criterios relativos a ­ndices. ndices encadenados 6.4.Nºmeros ­ndices funcionales. Indice de Kon¼s 6.5.Operaciones relativas a nºmeros ­ndices: cambios de base, renovaci³n, empalme y homogeneizaci³n. Valores nominales y reales. Tasas de variaci³n, participaci³n y reper­cusi³n 6.6.Elaboraci³n e interpretaci³n de nºmeros ­ndices: el I.P.C. Espa±ol Segunda Parteintroducci³n a la teor­a matem¡tica de la probabilidad, a los modelos y a las convergencias y procesos estoc¡sticosCap­tulo 7Introducci³n a la teor­a matem¡tica de la probabilidad7.0.Justificaci³n de la segunda parte 7.1.Introducci³n al concepto matem¡tico de probabilidad 7.2.Primeras propiedades de las probabilidades 7.3.Probabilidades condicionadas. Dependencia e independencia aleatoria o esto­c¡stica7.4.Teoremas de la intersecci³n, de la partici³n (o de las probabilidades totales) y de Bayes Cap­tulo 8Modelos univariantes8.1.Introducci³n a la modelizaci³n estoc¡stica: variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Concepto de funci³n de distribuci³n. Clasificaci³n de las distri­buciones de probabilidad 8.2.Distribuciones univariantes discretas y continuas. Funciones de cuant­a y de den­sidad. Propiedades 8.3.Probabilidades sobre intervalos. Correcciones por continuidad. Uso de paquetes inform¡ticos, hojas de c¡lculo y tablas 8.4.Transformaciones entre distribuciones de probabilidad univariantes. Propiedades 8.5.Esperanza matem¡tica y momentos. Desigualdades de Markov y de Tchebychev. Propiedades8.6.Funciones caracter­stica y generatriz de momentos. Propiedades Cap­tulo 9Modelos univariantes espec­ficos9.1.Distribuci³n causal o de un solo punto 9.2.Distribuciones binaria, binomial e hipergeom©trica 9.3.Distribuci³n de Poisson. Propiedades 9.4.Distribuci³n uniforme o rectangular. Breve referencia al caso discreto 9.5.Distribuci³n normal. Propiedades9.6.Otras distribuciones en R Cap­tulo 10Modelos multivariantes10.1.Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad multivariantes. Distribuciones marginales y condicionadas. Dependencia e independencia 10.2.Funciones de variables aleatorias en Rn. Transformaciones 10.3.Esperanza matem¡tica como operador sobre una funci³n de variables aleatorias. Momentos, matrices de varianzas-covarianzas y de correlaci³n. Distribuciones incorreladas y singulares 10.4.Transformaciones lineales: propiedades de las matrices, varianzas y covarianzas y de correlaci³n. Dos transformaciones a destacar 10.5.Funciones caracter­sticas y generatrices de momentos. La propiedad de convoluci³n. Distribuciones reproductivas Cap­tulo 11Modelos multivariantes espec­ficos11.1.La distribuci³n normal multinormal general y reducida. Caracterizaci³n y pro­piedades. Distribuciones marginadas y condicionadas deducidas 11.2.Funci³n caracter­stica y transformaciones lineales. Propiedades 11.3.El problema de la obtenci³n de los ejes o componentes principales 11.4.Formas cuadr¡ticas de variables aleatorias normales. Teorema de Cochran. Otras distribuciones de probabilidad en Rn  Cap­tulo 12Convergencias y procesos estoc¡sticos. El teorema central del l­mite12.1.Convergencias estoc¡sticas. Tipos. Significado e implicaciones 12.2.El teorema central del l­mite. Utilidad. Aproximaci³n entre distribuciones de pro­babilidad 12.3.Principales teoremas de convergencia d©bil y fuerte. Significado. 12.4.Procesos estoc¡sticos Tercera ParteInferencia estad­sticaCap­tulo 13Inferencia estad­stica13.0.Justificaci³n de la tercera parte. Ejemplos introductorios 13.1.Poblaci³n y muestra en universos finitos 13.2.Muestra aleatoria simple y distribuci³n muestral en poblaciones finitas 13.3.Poblaciones no finitas, modelo generador y muestra aleatoria simple 13.4.Estad­sticos muestrales 13.5.Estad­sticos ordenados 13.6.Inferencia estad­stica 13.7.Estad­sticos suficientes Cap­tulo 14Estimaci³n14.1.Estimaciones y estimadores 14.2.Propiedades de los estimadores 14.3.Estimadores insesgados ³ptimos 14.4.Funci³n de verosimilitud y estimadores m¡ximo-veros­miles 14.5.Otros m©todos de construcci³n de estimadores Cap­tulo 15Intervalos de estimaci³n y precisi³n de las estimaciones15.1.Intervalos aleatorios e intervalos de confianza 15.2.Construcci³n de intervalos de confianza 15.3.Intervalos para la media de una poblaci³n 15.4.Intervalos para dos poblaciones 15.5. Determinaci³n del tama±o muestral Formulario resumen de intervalos de confianza Cap­tulo 16Contrastes de hip³tesis param©tricas16.1.Elementos b¡sicos de la contrastaci³n de hip³tesis 16.2.Contrastes de hip³tesis simples 16.3.Contrastes unilaterales 16.4.Construcci³n de tests unilaterales 16.5.Contrastes bilaterales 16.6.Contrastes de significaci³n e intervalos de estimaci³n Formulario resumen de tests param©tricos Cap­tulo 17Contrastes de hip³tesis no param©tricas17.1.Caracter­sticas generales de los contrastes no param©tricos 17.2.Test de la 2 17.3.Test de Kolmogorov-Smirnov 17.4.Otros tests no param©tricos Tablas ndice de Materias Bibliograf­a
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