Prefacio xxiii
Acerca de los autores xxvii
Capítulo 1 Datos y estadísticas 1
La estadística en la práctica: BusinessWeek 2
1.1 Aplicaciones en los negocios y en la economía 3
Contaduría 3
Finanzas 4
Marketing 4
Producción 4
Economía 4
1.2 Datos 5
Elementos, variables y observaciones 6
Escalas de medición 6
Datos cualitativos y cuantitativos 7
Datos de sección transversal y de series de tiempo 7
1.3 Fuentes de datos 10
Fuentes existentes 10
Estudios estadísticos 11
Errores en la adquisición de datos 12
1.4 Estadística descriptiva 13
1.5 Inferencia estadística 15
1.6 Las computadoras y el análisis estadístico 17
Resumen 17
Glosario 18
Ejercicios complementarios 19
Capítulo 2 Estadística descriptiva: presentaciones tabulares
y gráficas 26
La estadística en la práctica: La empresa Colgate-Palmolive 27
2.1 Resumen de datos cualitativos 28
Distribución de frecuencia 28
Distribuciones de frecuencia relativa y de frecuencia porcentual 29
Gráficas de barra y gráficas de pastel 29
2.2 Resumen de datos cuantitativos 34
Distribución de frecuencia 34
Contenido
vii
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viii Contenido
Distribuciones de frecuencia relativa y de frecuencia porcentual 35
Gráficas de puntos 36
Histograma 36
Distribuciones acumuladas 37
Ojiva 39
2.3 Análisis exploratorio de datos: el diagrama de tallo y hojas 43
2.4 Tabulaciones cruzadas y diagramas de dispersión 48
Tabulación cruzada 48
Paradoja de Simpson 51
Diagrama de dispersión y línea de tendencia 52
Resumen 57
Glosario 59
Fórmulas clave 60
Ejercicios complementarios 60
Caso problema 1: Las tiendas Pelican 66
Caso problema 2: Industria cinematográfica 67
Apéndice 2.1 Uso de Minitab para presentaciones gráficas y tabulares 68
Apéndice 2.2 Uso de Excel para presentaciones gráficas
y tabulares 70
Capítulo 3 Estadística descriptiva: medidas numéricas 81
La estadística en la práctica: Small Fry Design 82
3.1 Medidas de localización 83
Media 83
Mediana 84
Moda 85
Percentiles 86
Cuartiles 87
3.2 Medidas de variabilidad 91
Rango 92
Rango intercuartílico 92
Varianza 93
Desviación estándar 95
Coeficiente de variación 95
3.3 Medidas de la forma de la distribución, de la posición relativa
y de la detección de observaciones atípicas 98
Forma de la distribución 98
Puntos z 99
Teorema de Chebyshev 100
Regla empírica 101
Detección de observaciones atípicas 102
3.4 Análisis exploratorio de datos 105
Resumen de cinco números 105
Diagrama de caja 106
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Contenido ix
3.5 Medidas de la asociación entre dos variables 110
Covarianza 110
Interpretación de la covarianza 112
Coeficiente de correlación 114
Interpretación del coeficiente de correlación 115
3.6 La media ponderada y el empleo de
datos agrupados 119
Media ponderada 119
Datos agrupados 120
Resumen 124
Glosario 125
Fórmulas clave 126
Ejercicios complementarios 128
Caso problema 1: Las tiendas Pelican 132
Caso problema 2: Industria cinematográfica 133
Caso problema 3: Las escuelas de negocios de Asia-Pacífico 133
Apéndice 3.1 Estadística descriptiva usando Minitab 135
Apéndice 3.2 Estadísticos descriptivos usando Excel 137
Capítulo 4 Introducción a la probabilidad 141
La estadística en la práctica: La empresa Rohm and Hass 142
4.1 Experimentos, reglas de conteo y asignación de
probabilidades 143
Reglas de conteo, combinaciones y
permutaciones 144
Asignación de probabilidades 148
Probabilidades para el proyecto KP&L 150
4.2 Eventos y sus probabilidades 153
4.3 Algunas relaciones básicas de probabilidad 157
Complemento de un evento 157
Ley de la adición 158
4.4 Probabilidad condicional 163
Eventos independientes 167
Ley de la multiplicación 167
4.5 Teorema de Bayes 171
Método tabular 175
Resumen 177
Glosario 177
Fórmulas clave 178
Ejercicios complementarios 179
Caso problema: Los jueces del condado de Hamilton 183
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x Contenido
Capítulo 5 Distribuciones de probabilidad discreta 186
La estadística en la práctica: Citibank 187
5.1 Variables aleatorias 187
Variables aleatorias discretas 188
Variables aleatorias continuas 189
5.2 Distribuciones de probabilidad discreta 190
5.3 Valor esperado y varianzas 196
Valor esperado 196
Varianza 196
5.4 Distribución de probabilidad binomial 200
Un experimento binomial 201
El problema de la tienda de ropa Martin Clothing Store 202
Uso de las tablas de probabilidades binomiales 206
Valor esperado y varianza en la distribución binomial 207
5.5 Distribución de probabilidad de Poisson 210
Un ejemplo considerando intervalos de tiempo 211
Un ejemplo considerando intervalos de longitud o de distancia 213
5.6 Distribución de probabilidad hipergeométrica 214
Resumen 217
Glosario 218
Fórmulas clave 219
Ejercicios complementarios 220
Apéndice 5.1 Distribuciones de probabilidad con Minitab 222
Apéndice 5.2 Distribuciones de probabilidad discreta con Excel 223
Capítulo 6 Distribuciones de probabilidad continua 225
La estadística en la práctica: Procter & Gamble 226
6.1 Distribución de probabilidad uniforme 227
Áreas como medida de probabilidad 228
6.2 Distribución de probabilidad normal 231
Curva normal 231
Distribución de probabilidad normal estándar 233
Cálculo de probabilidades en cualquier distribución
de probabilidad normal 238
El problema de la empresa Grear Tire 239
6.3 Aproximación normal de las probabilidades binomiales 243
6.4 Distribución de probabilidad exponencial 246
Cálculo de probabilidades en la distribución exponencial 247
Relación entre la distribución de Poisson y la exponencial 248
Resumen 250
Glosario 250
Fórmulas clave 251
Ejercicios complementarios 251
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Contenido xi
Caso problema: Specialty Toys 254
Apéndice 6.1 Distribuciones de probabilidad continua con Minitab 255
Apéndice 6.2 Distribuciones de probabilidad continua con Excel 256
Capítulo 7 Muestreo y distribuciones muestrales 257
La estadística en la práctica: MeadWestvaco Corporation 258
7.1 El problema de muestreo de Electronics Associates 259
7.2 Muestreo aleatorio simple 260
Muestreo de una población finita 260
Muestreo de una población infinita 261
7.3 Estimación puntual 264
7.4 Introducción a las distribuciones muestrales 267
7.5 Distribución muestral de x
_ 270
Valor esperado de x
_ 270
Desviación estándar de x
_ 271
Forma de la distribución muestral de x
_ 272
Distribución muestral de x
_ en el problema EAI 274
Valor práctico de la distribución muestral de x
_ 274
Relación entre el tamaño de la muestra y
la distribución muestral de x
_ 276
7.6 Distribución muestral de p
_ 280
Valor esperado de p
_ 280
Desviación estándar de p
_ 281
Forma de la distribución muestral de p
_ 281
Valor práctico de la distribución muestral de p
_ 282
7.7 Propiedades de los estimadores puntuales 285
Insesgadez 286
Eficiencia 287
Consistencia 287
7.8 Otros métodos de muestreo 288
Muestreo aleatorio estratificado 288
Muestreo por conglomerados 289
Muestreo sistemático 289
Muestreo de conveniencia 290
Muestreo subjetivo 290
Resumen 291
Glosario 291
Fórmulas clave 292
Ejercicios complementarios 292
Apéndice 7.1 Valor esperado y desviación estándar de x
_ 295
Apéndice 7.2 Muestreo aleatorio con Minitab 296
Apéndice 7.3 Muestreo aleatorio con Excel 297
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Capítulo 8 Estimación por intervalo 299
La estadística en la práctica: Food Lion 300
8.1 Media poblacional: conocida 301
Margen de error y estimación por intervalo 301
Recomendación práctica 305
8.2 Media poblacional: desconocida 307
Margen de error en estimación por intervalo 308
Recomendación práctica 311
Uso de una muestra pequeña 311
Resumen de los procedimientos de estimación por intervalo 313
8.3 Determinación del tamaño de la muestra 316
8.4 Proporción poblacional 319
Determinación del tamaño de la muestra 321
Resumen 324
Glosario 325
Fórmulas clave 326
Ejercicios complementarios 326
Caso problema 1: La revista Young Professional 329
Caso problema 2: Gulf Real Estate Properties 330
Caso problema 3: Metropolitan Research, Inc. 332
Apéndice 8.1 Estimación por intervalo con Minitab 332
Apéndice 8.2 Estimación por intervalo usando Excel 334
Capítulo 9 Prueba de hipótesis 338
La estadística en la práctica: John Morrell & Company 339
9.1 Elaboración de las hipótesis nula y alternativa 340
Prueba de una hipótesis de investigación 340
Prueba de la validez de una afirmación 340
Prueba en situaciones de toma de decisión 341
Resumen de las formas para las hipótesis nula y alternativa 341
9.2 Errores tipo I y II 342
9.3 Media poblacional: conocida 345
Prueba de una cola 345
Prueba de dos colas 351
Resumen y recomendaciones prácticas 354
Relación entre estimación por intervalo
y prueba de hipótesis 355
9.4 Media poblacional: desconocida 359
Prueba de una cola 360
Prueba de dos colas 361
Resumen y recomendación práctica 362
xii Contenido
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9.5 Proporción poblacional 365
Resumen 368
9.6 Prueba de hipótesis y toma de decisiones 370
9.7 Cálculo de la probabilidad de los errores tipo II 371
9.8 Determinación del tamaño de la muestra en una
prueba de hipótesis para la media poblacional 376
Resumen 380
Glosario 381
Fórmulas clave 381
Ejercicios complementarios 382
Caso problema 1: Quality Associates, Inc. 385
Caso problema 2: Estudio sobre el desempleo 386
Apéndice 9.1 Pruebas de hipótesis con Minitab 386
Apéndice 9.2 Prueba de hipótesis con Excel 388
Capítulo 10 Inferencia estadística acerca de medias y de proporciones
con dos poblaciones 393
La estadística en la práctica: Food and Drug Administration
de Estados Unidos 394
10.1 Inferencias acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales:
1 y 2 conocidas 395
Estimación por intervalo de 1 – 2 395
Prueba de hipótesis acerca de 1 – 2 397
Recomendación práctica 399
10.2 Inferencias acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales:
1 y 2 desconocidas 402
Estimación por intervalo para 1 – 2 402
Pruebas de hipótesis acerca de 1 – 2 403
Recomendación práctica 406
10.3 Inferencias acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales:
muestras pareadas 410
10.4 Inferencias acerca de la diferencia entre dos proporciones
poblacionales 416
Estimación por intervalo para p1 – p2 416
Prueba de hipótesis acerca de p1 – p2 418
Resumen 423
Glosario 423
Fórmulas clave 424
Ejercicios complementarios 425
Caso problema: Par, Inc. 428
Apéndice 10.1 Inferencias acerca de dos poblaciones usando Minitab 429
Apéndice 10.2 Inferencias acerca de dos poblaciones usando Excel 431
Contenido xiii
00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xiii
Capítulo 11 Inferencias acerca de varianzas poblacionales 434
La estadística en la práctica: La General Accounting Office de Estados Unidos 435
11.1 Inferencias acerca de una varianza poblacional 436
Estimación por intervalos 436
Pruebas de hipótesis 440
11.2 Inferencias acerca de dos varianzas poblacionales 445
Resumen 452
Fórmulas clave 452
Ejercicios complementarios 453
Caso problema: Programa de capacitación para la Fuerza Aérea 454
Apéndice 11.1 Varianzas poblacionales con Minitab 455
Apéndice 11.2 Varianzas poblacionales con Excel 456
Capítulo 12 Pruebas de bondad de ajuste e independencia 457
La estadística en la práctica: United Way 458
12.1 Prueba de bondad de ajuste: una población multinomial 459
12.2 Prueba de independencia 464
12.3 Prueba de bondad de ajuste: distribuciones de Poisson y normal 472
Distribución de Poisson 472
Distribución normal 476
Resumen 481
Glosario 481
Fórmulas clave 481
Ejercicios complementarios 482
Caso problema: Una agenda bipartidista para el cambio 485
Apéndice 12.1 Pruebas de bondad de ajuste e independencia
mediante Minitab 486
Apéndice 12.2 Pruebas de bondad de ajuste e independencia mediante Excel 487
Capítulo 13 Diseño de experimentos y análisis de varianza 490
La estadística en la práctica: Burke Marketing Services, Inc. 491
13.1 Introducción al diseño de experimentos y al análisis de varianza 492
Obtención de datos 493
Suposiciones para el análisis de varianza 494
Análisis de varianza: una visión conceptual general 494
13.2 Análisis de varianza y el diseño completamente aleatorizado 497
Estimación de la varianza poblacional entre tratamientos 498
Estimación de la varianza poblacional dentro de los tratamientos 499
Comparación de las estimaciones de las varianzas: la prueba F 500
Tabla de ANOVA 502
Resultados de computadora para el análisis de varianza 503
Prueba para la igualdad de k medias poblacionales: un estudio observacional 504
xiv Contenido
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13.3 Procedimiento de comparación múltiple 508
LSD de Fisher 508
Tasas de error tipo I 511
13.4 Diseño de bloques aleatorizado 514
Prueba de estrés para los controladores del tráfico aéreo 515
Procedimiento ANOVA 516
Cálculos y conclusiones 517
13.5 Experimentos factoriales 521
Procedimiento ANOVA 523
Cálculos y conclusiones 523
Resumen 529
Glosario 529
Fórmulas clave 530
Ejercicios complementarios 532
Caso problema 1: Centro Médico Wentworth 536
Caso problema 2: Compensación para profesionales de ventas 537
Apéndice 13.1 Análisis de varianza con Minitab 538
Apéndice 13.2 Análisis de varianza con Excel 539
Capítulo 14 Regresión lineal simple 543
La estadística en la práctica: Alliance Data Systems 544
14.1 Modelo de regresión lineal simple 545
Modelo de regresión y ecuación de regresión 545
Ecuación de regresión estimada 546
14.2 Método de mínimos cuadrados 548
14.3 Coeficiente de determinación 559
Coeficiente de correlación 562
14.4 Suposiciones del modelo 566
14.5 Prueba de significancia 568
Estimación de 2 568
Prueba t 569
Intervalo de confianza para 1 570
Prueba F 571
Algunas advertencias acerca de la interpretación
de las pruebas de significancia 573
14.6 Uso de la ecuación de regresión estimada para estimaciones
y predicciones 577
Estimación puntual 577
Estimación por intervalo 577
Intervalo de confianza para el valor medio de y 578
Intervalo de predicción para un solo valor de y 579
14.7 Solución por computadoras 583
14.8 Análisis residual: confirmación de las suposiciones del modelo 588
Gráfica de residuales contra x 589
Contenido xv
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Gráfica de residuales contra yˆ 590
Residuales estandarizados 590
Gráfica de probabilidad normal 593
14.9 Análisis de residuales: observaciones atípicas
y observaciones influyentes 597
Detección de observaciones atípicas 597
Detección de observaciones influyentes 599
Resumen 604
Glosario 605
Fórmulas clave 606
Ejercicios complementarios 608
Caso problema 1: Medición del riesgo en el mercado bursátil 614
Caso problema 2: Departamento de Transporte de Estados Unidos 615
Caso problema 3: Donaciones de los ex alumnos 616
Caso problema 4: Valor de los equipos de béisbol de la liga mayor 616
Apéndice 14.1 Deducción de la fórmula de mínimos cuadrados
empleando el cálculo 618
Apéndice 14.2 Una prueba de significancia usando correlación 619
Apéndice 14.3 Análisis de regresión con Minitab 620
Apéndice 14.4 Análisis de regresión con Excel 621
Capítulo 15 Regresión múltiple 624
La estadística en la práctica: International Paper 625
15.1 Modelo de regresión múltiple 626
Modelo de regresión y ecuación de regresión 626
Ecuación de regresión múltiple estimada 626
15.2 Método de mínimos cuadrados 627
Un ejemplo: Butler Trucking Company 628
Nota sobre la interpretación de los coeficientes 630
15.3 Coeficiente de determinación múltiple 636
15.4 Suposiciones del modelo 639
15.5 Prueba de significancia 640
Prueba F 640
Prueba t 643
Multicolinealidad 644
15.6 Uso de la ecuación de regresión estimada para estimaciones
y predicciones 647
15.7 Variables cualitativas independientes 649
Un ejemplo: Johnson Filtration, Inc. 649
Interpretación de los parámetros 651
Variables cualitativas más complejas 653
15.8 Análisis residual 658
Detección de observaciones atípicas 659
Residuales estudentizados eliminados y observaciones atípicas 660
xvi Contenido
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Observaciones influyentes 661
Uso de la medida de la distancia de Cook para identificar observaciones
influyentes 661
15.9 Regresión logística 665
Ecuación de regresión logística 666
Estimación de la ecuación de regresión logística 667
Prueba de significancia 669
Uso en la administración 669
Interpretación de la ecuación de regresión logística 670
Transformación logit 672
Resumen 676
Glosario 677
Fórmulas clave 678
Ejercicios complementarios 680
Caso problema 1: Consumer Research, Inc. 685
Caso problema 2: Predicción de la puntuación en un examen 686
Caso problema 3: Aportaciones de los alumnos 687
Caso problema 4: Predicción del porcentaje de triunfos de la NFL 689
Apéndice 15.1 Regresión múltiple con Minitab 690
Apéndice 15.2 Regresión múltiple con Excel 690
Apéndice 15.3 Regresión logística con Minitab 691
Capítulo 16 Análisis de regresión: construcción de modelos 693
La estadística en la práctica: La empresa Monsanto 694
16.1 El modelo lineal general 695
Modelado de relaciones curvilíneas 695
Interacción 699
Transformaciones a la variable dependiente 701
Modelos no lineales que son intrínsecamente lineales 705
16.2 Determinación de cuándo agregar o quitar variables 710
Caso general 712
Uso del valor-p 713
16.3 Análisis de un problema mayor 717
16.4 Procedimientos de elección de variables 720
Regresión por pasos 721
Selección hacia adelante 722
Eliminación hacia atrás 723
Regresión de los mejores subconjuntos 723
Elección final 724
16.5 Método de regresión múltiple para el diseño de experimentos 727
16.6 Autocorrelación y la prueba de Durbin-Watson 731
Resumen 736
Glosario 736
Fórmulas clave 736
Contenido xvii
00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xvii
Ejercicios complementarios 737
Caso problema 1: Análisis de las estadísticas de la PGA Tour 740
Caso problema 2: Rendimiento de combustible en los automóviles 741
Caso problema 3: Predicción de las tasas de alumnos
que llegan a titularse en las universidades 741
Apéndice 16.1: Procedimientos de selección de variables con Minitab 742
Capítulo 17 Números índice 744
La estadística en la práctica: Departamento del Trabajo de Estados Unidos,
Departamento de Estadística Laboral 745
17.1 Precios relativos 746
17.2 Índices de precios agregados 746
17.3 Cálculo de un índice de precios agregados a partir de precios relativos 750
17.4 Algunos índices de precios importantes 752
Índice de precios al consumidor 752
Índice de precios al productor 752
Promedios Dow Jones 753
17.5 Deflactar una serie mediante índices de precios 754
17.6 Índices de precios: otras consideraciones 758
Selección de los artículos 758
Selección de un periodo base 758
Variaciones en la calidad 758
17.7 Índices de cantidad 759
Resumen 761
Glosario 761
Fórmulas clave 761
Ejercicios complementarios 762
Capítulo 18 Pronóstico 765
La estadística en la práctica: Occupational Health Clinic de Nevada 766
18.1 Componentes de una serie de tiempo 767
Componente de tendencia 767
Componente cíclico 769
Componente estacional 770
Componente irregular 770
18.2 Métodos de suavizamiento 770
Promedios móviles 770
Promedios móviles ponderados 772
Suavizamiento exponencial 774
18.3 Proyección de tendencia 780
xviii Contenido
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18.4 Componentes de tendencia y estacionales 786
Modelo multiplicativo 786
Cálculo de los índices estacionales 787
Desestacionalización de una serie de tiempo 791
Uso de una serie de tiempo desestacionalizada para la identificación
de tendencias 791
Ajustes estacionales 794
Modelos basados en datos mensuales 794
Componente cíclico 794
18.5 Análisis de regresión 796
18.6 Métodos cualitativos 798
Método de Delphi 798
Opinión de un experto 799
Escenarios futuros 799
Métodos intuitivos 799
Resumen 799
Glosario 800
Fórmulas clave 801
Ejercicios complementarios 801
Caso problema 1: Pronóstico para las ventas de alimentos y bebidas 806
Caso problema 2: Pronóstico de pérdidas de ventas 807
Apéndice 18.1 Pronósticos con Minitab 808
Apéndice 18.2 Pronósticos con Excel 810
Capítulo 19 Métodos no paramétricos 812
La estadística en la práctica: West Shell Realtors 813
19.1 Prueba de los signos 815
Caso de muestras pequeñas 815
Caso de muestras grandes 817
Prueba de hipótesis acerca de la mediana 818
19.2 Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon 820
19.3 Prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon 825
Caso de muestras pequeñas 825
Caso de muestras grandes 827
19.4 Prueba de Kruskal-Wallis 833
19.5 Correlación de rangos 837
Prueba de significancia de la correlación por rangos 839
Resumen 841
Glosario 842
Fórmulas clave 842
Ejercicios complementarios 843
Contenido xix
00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xix
Capítulo 20 Métodos estadísticos para el control de calidad 846
La estadística en la práctica: Dow Chemical Company 847
20.1 Filosofías y marco de referencia 848
Malcolm Baldrige National Quality Award 848
ISO 9000 849
Seis Sigma 849
20.2 Control estadístico de procesos 851
Cartas de control 852
Cartas x
_
: media y desviaciones estándar del proceso conocidas 853
Cartas x
_
: media y desviaciones estándar del proceso desconocidas 855
Cartas R 857
Cartas p 859
Cartas np 862
Interpretación de las cartas de control 862
20.3 Muestreo de aceptación 865
KALI, Inc., un ejemplo de muestreo de aceptación 866
Cálculo de la probabilidad de aceptar un lote 867
Selección de un plan de muestreo de aceptación 870
Planes de muestreo múltiple 871
Resumen 874
Glosario 874
Fórmulas clave 875
Ejercicios complementarios 876
Apéndice 20.1 Cartas de control con Minitab 878
Capítulo 21 Análisis de decisión 879
La estadística en la práctica: Ohio Edison Company 880
21.1 Formulación del problema 881
Tablas de recompensa 882
Árboles de decisión 882
21.2 Toma de decisiones con probabilidades 883
Método del valor esperado 883
Valor esperado de la información perfecta 885
21.3 Análisis de decisión con información muestral 891
Árbol de decisión 892
Estrategia de decisión 893
Valor esperado de la información muestral 896
21.4 Cálculo de las probabilidades de rama mediante el teorema de Bayes 902
Resumen 906
Glosario 907
Fórmulas clave 908
Caso problema: Estrategia de defensa en un juicio 908
Apéndice 21.1 Solución del problema PDC con TreePlan 909
xx Contenido
00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xx
Capítulo 22 Encuestas muestrales 915
La estadística en la práctica: Duke Energy 916
22.1 Terminología empleada en las encuestas muestrales 916
22.2 Tipos de encuestas y métodos de muestreo 917
22.3 Errores en una encuesta 919
Errores no muestrales 919
Error muestral 919
22.4 Muestreo aleatorio simple 920
Media poblacional 920
Total poblacional 921
Proporción poblacional 922
Determinación del tamaño de la muestra 923
22.5 Muestreo aleatorio simple estratificado 926
Media poblacional 926
Total población 928
Proporción poblacional 929
Determinación del tamaño de la muestra 930
22.6 Muestreo por conglomerados 935
Media poblacional 937
Total poblacional 938
Proporción poblacional 939
Determinación del tamaño de la muestra 940
22.7 Muestreo sistemático 943
Resumen 943
Glosario 944
Fórmulas clave 944
Ejercicios complementarios 948
Apéndice A Referencias y bibliografía 952
Apéndice B Tablas 954
Apéndice C Notación para la suma 982
Apéndice D Soluciones para los autoexámenes y repuestas a los
ejercicios con números pares 984
Apéndice E Uso de las funciones de Excel 1033
Apéndice F Cálculo de los valores-p usando Minitab o Excel 1038
Índice 1042
