Prefacio
xiii
Capítulo 1
Introducción 1
1.1 ¿Por qué
hay que tomar este curso y quién utiliza la estadística? 2
1.2 Historia
3
1.3 Subdivisiones
de la estadística 4
1.4 Un
enfoque simple y fácil de entender 4
1.5
Características que facilitan el aprendizaje y cómo usarlas 5
Capítulo 2
Agrupación y presentación de datos para
expresar
significados: Tablas y gráficas 7
2.1 ¿Cómo
podemos ordenar los datos? 8
2.2 Ejemplos
de datos sin procesar 11
2.3
Ordenamiento de datos en arreglos de datos y distribuciones de frecuencias 12
2.4
Construcción de una distribución de frecuencias 20
2.5
Representación gráfica de distribuciones de frecuencias 29
Estadística
en el trabajo 42
Ejercicio de
base de datos computacional 43
Términos
introducidos en el capítulo 2 45
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 2 46
Ejercicios
de repaso 46
Capítulo 3
Medidas de tendencia central y dispersión
en
distribuciones de frecuencias 57
3.1
Estadística sumaria 58
3.2 Una
medida de tendencia central: la media aritmética 60
3.3 Una
segunda medida de tendencia central: la media ponderada 69
3.4 Una
tercera medida de tendencia central: la media geométrica 74
3.5 Una
cuarta medida de tendencia central: la mediana 77
3.6 Una
medida final de tendencia central: la moda 84
v
Contenido
3.7
Dispersión: por qué es importante 89
3.8 Rangos:
medidas de dispersión útiles 91
3.9
Dispersión: medidas de desviación promedio 96
3.10 Dispersión
relativa: el coeficiente de variación 107
3.11
Análisis exploratorio de datos (AED) 112
Estadística
en el trabajo 116
Ejercicio de
base de datos computacional 117
Términos
introducidos en el capítulo 3 118
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 3 119
Ejercicios
de repaso 121
Capítulo 4
Probabilidad I: Ideas introductorias 127
4.1 Historia
y relevancia de la teoría de la probabilidad 128
4.2
Terminología básica en probabilidad 129
4.3 Tres
tipos de probabilidad 131
4.4 Reglas
de probabilidad 137
4.5 Probabilidades
bajo condiciones de independencia estadística 143
4.6
Probabilidades bajo condiciones de dependencia estadística 151
4.7 Revisión
de las estimaciones anteriores de probabilidades: teorema de Bayes 158
Estadística
en el trabajo 165
Ejercicio de
base de datos computacional 166
Términos
introducidos en el capítulo 4 168
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 4 169
Ejercicios
de repaso 170
Capítulo 5
Distribuciones de probabilidad 177
5.1 ¿Qué es
una distribución de probabilidad? 178
5.2
Variables aleatorias 181
5.3 Uso del
valor esperado en la toma de decisiones 187
5.4 La
distribución binomial 191
5.5 La
distribución de Poisson 202
5.6 La
distribución normal: distribución de una variable aleatoria continua 209
5.7
Selección de la distribución de probabilidad correcta 222
Estadística
en el trabajo 223
Ejercicio de
base de datos computacional 224
Términos
introducidos en el capítulo 5 225
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 5 226
Ejercicios
de repaso 227
vi Contenido
Capítulo 6
Muestreo y distribuciones de muestreo 235
6.1
Introducción al muestreo 236
6.2 Muestreo
aleatorio 238
6.3 Diseño
de experimentos 244
6.4
Introducción a las distribuciones de muestreo 247
6.5
Distribuciones de muestreo a detalle 251
6.6 Una consideración
operacional en el muestreo: la relación entre
el tamaño de
muestra y el error estándar 261
Estadística
en el trabajo 265
Ejercicio de
base de datos computacional 266
Términos
introducidos en el capítulo 6 267
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 6 268
Ejercicios
de repaso 268
Capítulo 7
Estimación 273
7.1
Introducción 274
7.2
Estimaciones puntuales 277
7.3
Estimaciones de intervalo: conceptos básicos 281
7.4
Estimaciones de intervalo e intervalos de confianza 285
7.5 Cálculo
de estimaciones de intervalo de la media a partir
de muestras
grandes 288
7.6 Cálculo
de estimaciones de intervalo de la proporción a partir
de muestras
grandes 293
7.7
Estimaciones de intervalos con la distribución t 297
7.8
Determinación del tamaño de muestra en estimación 303
Estadística
en el trabajo 309
Ejercicio de
base de datos computacional 309
Del libro de
texto al mundo real 311
Términos
introducidos en el capítulo 7 312
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 7 313
Ejercicios
de repaso 313
Capítulo 8
Prueba de hipótesis: Prueba de una
sola muestra
319
8.1
Introducción 320
8.2
Conceptos básicos en el procedimiento de prueba de hipótesis 321
8.3 Prueba
de hipótesis 324
8.4 Pruebas
de hipótesis de medias cuando se conoce la desviación estándar
de la
población 331
8.5 Medición
de la potencia de una prueba de hipótesis 338
Contenido
vii
8.6 Prueba
de hipótesis para proporciones: muestras grandes 341
8.7 Pruebas
de hipótesis de medias cuando no se conoce la desviación
estándar de
la población 347
Estadística
en el trabajo 351
Ejercicio de
base de datos computacional 351
Del libro de
texto al mundo real 352
Términos
introducidos en el capítulo 8 353
Ejercicios
de repaso 353
Capítulo 9
Prueba de hipótesis:
Pruebas de
dos muestras 359
9.1 Prueba
de hipótesis para diferencias entre medias y proporciones 360
9.2 Pruebas
para diferencias entre medias: muestras grandes 362
9.3 Pruebas
para diferencias entre medias: muestras pequeñas 366
9.4 Prueba
de diferencias entre medias con muestras dependientes 372
9.5 Pruebas
para diferencias entre proporciones: muestras grandes 378
9.6 Valor P:
otra manera de ver las pruebas de hipótesis 386
9.7 Uso de
computadoras para las pruebas de hipótesis 390
Estadística
en el trabajo 392
Ejercicio de
base de datos computacional 392
Del libro de
texto al mundo real 394
Términos
introducidos en el capítulo 9 395
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 9 395
Ejercicios
de repaso 396
Capítulo 10
Calidad y control de la calidad 403
10.1 Introducción
404
10.2 Control
estadístico de procesos 406
10.3
Gráficas x
: gráficas
de control para medias de procesos 407
10.4
Gráficas R: gráficas de control para variabilidad de procesos 417
10.5
Gráficas p: diagramas de control para atributos 422
10.6
Administración con vistas a la calidad total 428
10.7
Muestreo de aceptación 433
Estadística
en el trabajo 438
Ejercicio de
base de datos computacional 438
Del libro de
texto al mundo real 440
Términos
introducidos en el capítulo 10 441
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 10 442
Ejercicios
de repaso 443
viii
Contenido
Capítulo 11
Ji-cuadrada y análisis de varianza 447
11.1
Introducción 448
11.2
Ji-cuadrada como prueba de independencia 449
11.3
Ji-cuadrada como prueba de bondad de ajuste: prueba de lo apropiado
de una
distribución 462
11.4
Análisis de varianza 468
11.5
Inferencias acerca de una varianza de población 484
11.6
Inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones 489
Estadística
en el trabajo 496
Ejercicio de
base de datos computacional 496
Del libro de
texto al mundo real 498
Términos
introducidos en el capítulo 11 498
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 11 499
Ejercicios
de repaso 501
Capítulo 12
Regresión simple y correlación 509
12.1
Introducción 510
12.2 Estimación
mediante la recta de regresión 516
12.3
Análisis de correlación 535
12.4
Inferencias sobre parámetros de población 545
12.5 Uso del
análisis de regresión y correlación: limitaciones, errores
y
advertencias 551
Estadística
en el trabajo 553
Ejercicio de
base de datos computacional 553
Del libro de
texto al mundo real 554
Términos
introducidos en el capítulo 12 555
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 12 555
Ejercicios
de repaso 557
Capítulo 13
Regresión múltiple y modelado 565
13.1 Análisis
de regresión múltiple y correlación 566
13.2
Deducción de la ecuación de regresión múltiple 567
13.3 La
computadora y la regresión múltiple 574
13.4
Inferencias sobre parámetros de población 582
13.5
Técnicas de modelado 595
Estadística
en el trabajo 608
Ejercicio de
base de datos computacional 609
Del libro de
texto al mundo real 609
Términos
introducidos en el capítulo 13 610
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 13 611
Ejercicios
de repaso 612
Contenido ix
Capítulo 14
Métodos no paramétricos 621
14.1
Introducción a la estadística no paramétrica 622
14.2 Prueba
de signo para datos por pares 624
14.3 Pruebas
de suma de rangos: prueba U de Mann-Whitney y prueba
de
Kruskal-Wallis 630
14.4 Prueba
de corridas de una sola muestra 640
14.5
Correlación de rango 646
14.6 Prueba
de Kolmogorov-Smirnov 655
Estadística
en el trabajo 659
Ejercicio de
base de datos computacional 660
Del libro de
texto al mundo real 661
Términos
introducidos en el capítulo 14 662
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 14 662
Ejercicios
de repaso 663
Capítulo 15
Series de tiempo y pronósticos 673
15.1
Introducción 674
15.2
Variación en las series de tiempo 675
15.3
Análisis de tendencia 676
15.4
Variación cíclica 686
15.5
Variación estacional 691
15.6
Variación irregular 699
15.7
Problema que incluye a las cuatro componentes de una serie de tiempo 699
15.8
Análisis de series de tiempo en pronósticos 707
Estadística
en el trabajo 708
Ejercicio de
base de datos computacional 709
Del libro de
texto al mundo real 709
Términos
introducidos en el capítulo 15 710
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 15 711
Ejercicios
de repaso 712
Capítulo 16
Números índice 719
16.1
Definición de número índice 720
16.2 Índice
de agregados no ponderados 723
16.3 Índice
de agregados ponderados 727
16.4 Métodos
de promedio de relativos 735
16.5 Índices
de cantidad y de valor 740
16.6
Problemas en la construcción y el uso de números índice 744
Estadística
en el trabajo 745
Ejercicio de
base de datos computacional 746
x Contenido
Del libro de
texto al mundo real 747
Términos
introducidos en el capítulo 16 747
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 16 748
Ejercicios
de repaso 749
Capítulo 17
Teoría de decisiones 755
17.1 El
entorno de la decisión 756
17.2 Ganancia
esperada en condiciones de incertidumbre:
asignación
de valores de probabilidad 757
17.3 Uso de
distribuciones continuas: análisis marginal 765
17.4
Utilidad como criterio de decisión 773
17.5 Ayuda
para que los tomadores de decisiones proporcionen
las probabilidades
correctas 776
17.6
Análisis de árboles de decisiones 780
Estadística
en el trabajo 790
Del libro de
texto al mundo real 791
Términos
introducidos en el capítulo 17 793
Ecuaciones
introducidas en el capítulo 17 793
Ejercicios
de repaso 794
Estadística
con Excel 801
1
Introducción 801
2
Elaboración de tablas de frecuencia, histogramas y gráficos
(diagramas
de barras o circulares) 807
3 Medidas de
tendencia central y dispersión para datos
no agrupados
814
4 Análisis
de varianza de un factor 816
5 Análisis
de regresión lineal múltiple mediante el uso de Excel 818
Anexos 827
A Conjuntos
y técnicas de conteo 1
A.1
Definiciones 1
A.2
Operaciones con conjuntos 4
A.3 Fórmulas
de cardinalidad 8
A.4 Algunos
conjuntos de uso frecuente 9
A.5
Principio fundamental del conteo 9
A.6
Permutaciones 10
A.7
Combinaciones 12
A.8 Teorema
del binomio 14
Contenido xi
xii
Contenido
B Habilidad
del proceso 15
B.1 Gráficas
de control y parámetros de población 15
B.2 Resumen
de fórmulas útiles para diagramas de control
y parámetros
de población 18
B.3 Límites
de variabilidad natural del proceso 19
B.4 Límites
de especificación 19
B.5 Cambio
en el tamaño de la muestra para una gráfica de control 20
B.6
Habilidad del proceso 21
B.7
Estimación de la habilidad de un proceso para variables con dos límites
de
especificación 22
B.7.1
Habilidad potencial 22
B.7.2
Habilidad real 25
B.8
Estimación de la habilidad real mediante la curva normal
(para dos
límites de especificación) 27
B.9 Estimación
de la habilidad de un proceso para variables con un límite
de
especificación 29
B.10
Estimación de la habilidad real para el caso de un solo límite
de
especificación empleando la tabla de la normal estándar 31
B.11
Habilidad del proceso a partir de gráficos p o np 32
Respuestas a
ejercicios pares seleccionados R-1
Índice I-1
