Estadística aplicada. Primera parte

Estadística aplicada. Primera parte

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Este texto ha sido diseñado con el objetivo de que sirva como una guía en la aplicación de los procedimientos estadísticos referidos a los métodos clásicos y modernos de la estadística descriptiva. Del mismo modo, se hace una introducción a los conceptos de probabilidades, variables aleatorias y distribuciones de probabilidades.

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Este texto ha sido diseñado con el objetivo de que sirva como una guía en la aplicación de los procedimientos estadísticos referidos a los métodos clásicos y modernos de la estadística descriptiva. Del mismo modo, se hace una introducción a los conceptos de probabilidades, variables aleatorias y distribuciones de probabilidades.
En el desarrollo del texto, los conceptos, definiciones y métodos se presentan en forma clara y concreta. Ha sido un propósito de los autores presentar la teoría estrictamente necesaria para entender cada método desarrollado y dar mayor énfasis a la parte aplicada, mediante ejemplos orientados a las áreas de administración y economía
Considerando que en la actualidad se utilizan intensivamente los equipos de cómputo como herramientas para la elaboración de reportes estadísticos, en la parte descriptiva se hace una explicación del uso de los programas Excel, Minitab y SPSS. Se ha preparado e incluso un caso de estudio con el cual se realiza la explicación del uso de los programas de cómputo antes mencionados, como herramientas complementarias en el análisis estadístico descriptivo de la información.

Información adicional

Peso700 g
Dimensiones170 x 220 cm
Colección

Autores

Jorge Toma Inafuko es Profesor Principal del Departamento Académico de Economía de la Universidad del Pacífico. Ha sido Director del Centro de Informática de la Universidad del Pacífico, Gerente de Gestión de la Información y Subdirector de la Escuela Preuniversitaria de la Universidad del Pacífico. Ha sido Profesor Principal del Departamento Académico de Estadística e Informática de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM) hasta 1989. Entre 1987 y 1989 fue Jefe del Departamento Académico de Estadística e Informática de la UNALM.

Jorge Luis Rubio Donet es Profesor principal del Departamento Académico de Economía de la Universidad del Pacífico. Realizó estudios de Estadística en la Universidad Nacional Agraria La Molina, y de Sistemas en la Universidad de Lima. Ha sido jefe del Centro de Estadística y Procesamiento de Datos de la Universidad Nacional Agraria, coordinador internacional de Informática del proyecto Latin American Maize Project, consultor del Centro Internacional de la Papa, miembro del Comité Ejecutivo Nacional del Primer Censo Nacional Universitario (1996) y miembro del Comité Consultivo Nacional del INEI.​

Índice

Prólogo

Capítulo 1. Introducción

1.1 Conceptos básicos

1.2 Estadística

1.3 Etapas de un trabajo estadístico

 

Capítulo 2. Organización y representación de datos

2.1 Organización de datos cualitativos

2.2 Organización de datos cuantitativos discretos

2.3 Organización de datos cuantitativos continuos

2.4 Otras representaciones gráficas

2.4.1 Diagrama de Pareto

2.4.2 Gráficos para datos en series de tiempo

2.5 Preparación de los datos para su procesamiento

2.6 Elaboración de cuadros de frecuencias y de gráficos con computadora

 

Capítulo 3. Medidas estadísticas básicas

3.1 Medidas de tendencia

3.1.1 Media aritmética

3.1.2 Media aritmética ponderada

3.1.3 Media geométrica

3.1.4 Media armónica

3.1.5 Mediana

3.1.6 Moda

3.1.7 Usos de la media aritmética, la mediana y la moda

3.1.8 Otras medidas de tendencia

3.2 Medidas de variabilidad o de dispersión

3.2.1 Rango, amplitud o recorrido

3.2.2 Variancia

3.2.3 Desviación estándar

3.2.4 Coeficiente de variabilidad

3.2.5 Cálculo de las medidas de variabilidad

3.3 Medidas de asimetría y curtosis

3.3.1 Simetría de una distribución de datos

3.3.2 Curtosis

3.4 Gráfico de cajas

3.5 Transformación de datos

3.6 Curva de Lorenz

3.7 Obtención de medidas estadísticas con la computadora

3.7.1 Usando el programa Excel

3.7.2 Usando el programa Minitab

3.7.3 Usando el programa SPSS

 

Capítulo 4. Números índices

4.1 Tipos de números índices

4.2 Interpretación de los números índices

4.3 Índices simples o relativos

4.4 Índices compuestos

4.4.1 Índices agregados simples

4.4.2 Índices promedios simples de relativos

4.4.3 Índices agregados ponderados

4.4.4 Índices promedios ponderados de relativos

4.4.5 Índices especiales

4.5 Manejo de números índices

4.5.1 Cambio de base

4.5.2 Empalme de números índices

4.5.3 Enlace de índices en cadena

4.6 Aplicaciones de los números índices

4.6.1 Poder adquisitivo o poder de compra

4.6.2 Deflactación de precios

4.6.3 Unidad monetaria constante

4.6.4 Salarios reales

 

Capítulo 5. Probabilidades

5.1 Técnicas de conteo o del análisis combinatorio

5.1.1 Principio de adición

5.1.2 Principio de multiplicación

5.1.3 Permutaciones

5.1.4 Combinaciones

5.1.5 Permutaciones de elementos semejantes o permutaciones con repeticiones

 

 

5.1.6 Las técnicas de conteo y el muestreo aleatorio simple

5.2 Probabilidad

5.2.1 Conceptos básicos

5.3 Definiciones de probabilidad

5.3.1 Definición clásica de probabilidad

5.3.2 Definición de probabilidad a partir de frecuencias relativas

5.3.3 Definición axiomática de probabilidad

5.4 Probabilidad de la unión de eventos

5.4.1 De dos eventos

5.4.2 De tres eventos

5.4.3 De «K» eventos

5.5 Eventos conjuntamente o colectivamente exhaustivos

5.6 Partición

5.7 Eventos complementarios

5.8 Probabilidad condicional

5.8.1 Propiedades de probabilidad condicional

5.8.2 Teorema de multiplicación de probabilidades

5.8.3 Teorema de probabilidad total y teorema de Bayes

5.9 Independencia de eventos

5.9.1 Independencia de dos eventos

5.9.2 Independencia de tres eventos

5.10 Probabilidad en espacios muestrales infinitos

5.10.1 Para espacios muestrales infinitos numerables

5.10.2 Probabilidad para espacios muestrales infinitos no numerables

 

Capítulo 6. Variables aleatorias

6.1 Variable aleatoria

6.2 Clasificación de las variables aleatorias

6.2.1 Variables aleatorias discretas

6.2.2 Variables aleatorias continuas

6.3 Estudio de las variables aleatorias discretas

6.3.1 Función de probabilidad

6.3.2 Función de probabilidad acumulativa

6.4 Estudio de las variables aleatorias continuas

6.4.1 Función de probabilidad

6.4.2 Función de probabilidad acumulativa

6.5 Valor esperado o esperanza matemática de una variable aleatoria

6.5.1 Definición de valor esperado o esperanza matemática de una variable aleatoria

6.5.2 Valor esperado o esperanza matemática de una función de una va- riable aleatoria

6.5.3 Variancia de una variable aleatoria

6.5.4 Propiedades de los valores esperados y de la variancia de una variable aleatoria

 

Capítulo 7. Distribuciones de probabilidades

7.1 Distribuciones discretas

7.1.1 Pruebas de Bernoulli

7.1.2 Distribución Bernoulli o binomial puntual

7.1.3 Distribución binomial

7.1.4 Distribución de Poisson

7.1.5 Aproximación de la binomial a la Poisson

7.1.6 Distribución geométrica

7.1.7 Distribución hipergeométrica

7.1.8 Aproximación de la hipergeométrica a la binomial

7.2 Distribuciones continuas

7.2.1 Distribución uniforme

7.2.2 Distribución gamma

7.2.3 Distribución exponencial

7.2.4 Distribución normal

7.2.5 Distribución normal estándar

 

Capítulo 8. Distribuciones multivariadas

8.1 Distribuciones bidimensionales

8.1.1 Variable aleatoria bidimensional

8.1.2 Rango de una variable aleatoria bidimensional

8.1.3 Función de probabilidad conjunta de dos variables

8.1.4 Función de distribución marginales

8.1.5 Función de distribución condicionales

8.2 Distribuciones n-dimensionales

8.2.1 Variable aleatoria n-dimensional

8.2.2 Rango de una variable aleatoria n-dimensional

8.2.3 Función de probabilidad conjunta para (X1, X2, … Xn)

8.2.4 Función de probabilidad conjunta de «j» variables aleatorias

8.2.5 Función de probabilidad condicional de «j» variables, fijados los valores de «k» variables que son diferentes a las «j» variables

8.3 Independencia estocástica de «n» variables aleatorias

8.4 Muestra aleatoria

8.5 Esperanza matemática

8.5.1 Esperanza matemática de una variable aleatoria

8.5.2 Variancia de una variable aleatoria

8.5.3 Esperanza matemática de una función de variables aleatorias

8.5.4 Variancia de una función de variables aleatorias

8.5.5 Covariancia

8.5.6 Coeficiente de correlación

8.5.7 Independencia, covariancia y correlación

8.5.8 Propiedades de los valores esperados

8.5.9 Esperanza matemática condicional

8.6 Momentos

8.6.1 Momentos con respecto al origen

8.6.2 Momentos con respecto a una constante «a»

8.6.3 Momentos con respecto a la media

8.6.4 Algunos momentos importantes

8.6.5 Coeficiente de asimetría

8.6.6 Coeficiente de curtosis

8.6.7 Momentos en distribuciones multivariadas

8.7 Distribución normal bivariada

8.7.1 Distribuciones marginales que se obtienen a partir de la distribución normal bivariada

8.7.2 Distribuciones condicionales que se obtienen a partir de la distribución normal bivariada

Apéndices

  1. Sumatorias
  2. Tabla Z 347
  3. Caso de estudio
  4. Glosario de fórmulas

Referencias

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