Estadística aplicada. Segunda parte

Estadística aplicada. Segunda parte

S/. 65.00

Jorge Toma Inafuko y Jorge Luis Rubio Donet

Este texto muestra los fundamentos teóricos básicos en los cuales se sustentan los procedimientos estadísticos, y su aplicación mediante casos prácticos que permiten una comprensión sencilla de los mismos.

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En los últimos 25 años el avance tecnológico ha permitido que muchos procesos anteriormente considerados muy laboriosos se conviertan en actividades cotidianas en el análisis de datos. Actualmente la gran cantidad de información que se recolecta a diario hace necesario que el proceso de su análisis sea realizado con mayor rapidez y con una mayor cantidad de datos. Dentro de este quehacer diario se hace imprescindible el uso de herramientas estadísticas que permitan generar información confiable para la toma de decisiones. El presente texto muestra los fundamentos teóricos básicos en los cuales se sustentan los procedimientos estadísticos, y su aplicación mediante casos prácticos que permiten una comprensión sencilla de los mismos. Asimismo, se muestra el uso de los programas Excel, Minitab y SPSS para el procesamiento estadístico de datos.

Información adicional

Peso650 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 ​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 Muestreo aleatorio
1.1 Muestreo
1.2 Ventajas del muestreo
1.3 Conceptos básicos de muestreo
1.4 Etapas de una encuesta por muestreo
1.5 Principales métodos de selección de muestra

Capítulo 2 D istribuciones muestrales
2.1 Distribución muestral
2.2 Distribución de promedios muestrales
2.3 Distribución de diferencias de promedios muestrales
2.4 Distribución de proporciones muestrales
2.5 Aproximación a la normal de la distribución de una proporción muestral
2.6 Distribución de diferencias de proporciones muestrales
2.7 Aplicación del teorema del límite central para hallar la probabilidad de un evento correspondiente a la distribución de una diferencia de proporciones muestrales
2.8 Distribución chi-cuadrado
2.9 Distribución T de Student
2.10 Distribución F de Snedecor
2.11 Tamaño mínimo de muestra

Capítulo 3 Inferencia estadística
3.1 Estimación de parámetros
3.2 Estimador o estadístico
3.3 Propiedades de los estimadores
3.4 Tipos de estimación
3.5 Intervalos de confianza
3.6 Pruebas de hipótesis
3.7 Potencia de prueba o poder de prueba
3.8 Función de potencia
3.9 Función característica operativa
3.10 Determinación del tamaño de muestra (n) para a y b fijas

Capítulo 4 Estadística no paramétrica 165
4.1 Diferencias entre la estadística paramétrica y la no paramétrica
4.2 Prueba sobre frecuencias de k categorías
4.3 Pruebas de bondad de ajuste
4.4 Pruebas de independencia en tablas de contingencia
4.5 Pruebas de homogeneidad
4.6 Prueba de Kruskal-Wallis
4.7 Prueba de Levene
4.8 Uso de programas estadísticos

Capítulo 5 Análisis de regresión y correlación lineal simple
5.1 Introducción
5.2 Análisis de regresión
5.3 Análisis de regresión lineal simple
5.4 Supuestos sobre el modelo estadístico
5.5 Estimación de los parámetros b0 y b1
5.6 Propiedades de la línea de regresión estimada
5.7 Análisis de variancia
5.8 Coeficiente de determinación y coeficiente de no determinación
5.9 Inferencia sobre b0
5.10 Inferencia sobre b1
5.11 Predicción
5.12 Análisis de correlación simple
5.13 Análisis de regresión y/o correlación lineal simple
5.14 Uso de programas estadísticos

Capítulo 6 Análisis de regresión lineal múltiple
6.1 Introducción
6.2 Regresión lineal múltiple
6.3 Supuestos del modelo de regresión lineal múltiple
6.4 Estimación de parámetros
6.5 Análisis de variancia
6.6 Coeficiente de determinación y coeficiente de no determinación múltiples
6.7 Inferencia sobre los coeficientes B
6.8 Predicción
6.9 Distribución de S-cuadrado
6.10 Efectos directos y efectos adicionales
6.11 Selección del modelo lineal estimado con las mejores variables explicativas
6.12 Uso de programas estadísticos

Capítulo 7 Análisis de regresión no lineal
7.1 Modelos intrínsecamente lineales
7.2 Modelo exponencial simple
7.3 Modelo de potencia
7.4 Modelo recíproco o hiperbólico
7.5 Transformación inversa logarítmica
7.6 Modelo cuadrático

Apéndice

Bibliografía

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