CAP~TULO 1 MUESTREO Y DISTRIBUCIONES EN EL MUES-
TREO
11 Introdugción
x
12 Muestra aleatoria -
13
~arámetros poblacionales y estadisticos muestrales 14 Función de distribución empírica 15 Distribución muestra1 de estadísticos
16 Media y
varianza de algunos estadísticos 17Distrib~~ones
de estadísticos muestrales de poblaciones nor- males %
171 Distribución de la media muestral cuando se conoce la
varianza
poblacional y 172 Distribuciones de la
media muestral cuando no se co-
noce la
varianza poblacional 3 173 Distribución
de la varianza muestral 174
Distribuciones de la diferencia de medias muestrales,
cuando se
conoce la varianza poblacional k 75
Distribución de la diferencia de medias muestrales
cuando no se
conoce la varianza poblacional 176
Distribución del cociente de varianzas 18
Distribución de la proporción muestra1 x
19 Distribución de la diferencia de proporciones
CAP~TULO 2 ESTIMACIÓN PUNTUAL
K21
Q-nfrohción aalijnferencia estadística +-
22 El
prob&na_dg&estimación: estimación puntual ,
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X23 medades de los estimadores~puntuales 231 Estimador insesgado
232
Estimador insesgado de varianza mínima 2321
Cota de Frechet-Cramer-Rao 233 Estimador
eficiente
234
Estimador consistente 235
Suficiencia
2351
Estimador suficiente
2352 Teorema
de factorización de Fisher-Neyman
2353
Estadístico minimal suficiente 2354
Relación entre el estimador eficiente y su-
ficiente
2355 El
papel de la suficiencia en la obtención de
estimadores
insesgado de varianza mínima 236
Completitud
24 La
familia exponencial de distribuciones y la suficiencia 25 Estimador invariante
26 Estimador
robusto
31
Introducción
432 Método
de los momentos 321 Propiedades de los
estimadores obtenido por el méto-
do de los
momentos
4 33 Método
de la máxima verosimilitud 331
Propiedades de los estimadores de máxima verosimili-
t ud 2 34 Método de la mínima 2
35
Estimadores lineales insesgados
351 Método
de la mínima vananza
36 Método de
los mínimos cuadrados
~$OCAPITULO
4 LSTIMACION POR INTERVALOS DE CON-
FIANZA
41
Introducción
42 Métodos
de construcción de intervalos de confianza
421 Método
pivotal
422 Método
general de Neyman
43
Intervalos de confianza en poblaciones normales 431 Intervalo de confianza para la media de
una población
normal
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432
Intervalo de confianza para la varianza de una pobla-
ción normal 433 Intervalo de confianza para la diferencia
de medias en
poblaciones
normales: muestras independientes 434 Intervalo de confianza para la diferencia
de medias en
poblaciones
normales: muestras apareadas
435
Intervalo de confianza para el cociente de varianzas en
poblaciones
normales 44 Intervalos de confianza en poblaciones no
necesariamente nor-
males
441
Aplicación de la desigualdad de Chebychev para la ob-
tención de
intervalos de confianza
442
Intervalos de confianza para muestras grandes 4421
Intervalos de confianza para muestras gran-
des a partir
de un estimador de máxima vero- similitud 4422 Intervalo de confianza para muestras
grandes
aplicando el
Teorema Central del Límite 45
Intervalo de confianza de una proporción 451 Intervalo de confianza de una proporción
para mues-
tras
pequeñas' 452
Intervalo de confianza de una proporción para mues-
tras grandes
46 Intervalo
de confianza para la diferencia de proporciones 47
Estimación del tamaño muestra1
471 Tamaño de
muestra para estimar la media ~r de una
población
normal con u conocida 472
Tamaño de muestra para estimar la media ~r de una
población
normal con u desconocida 473 Tamaño de muestra para estimar la
proporción p de
una
población
48 Regiones
de confianza 481 Región de confianza para la media y
varianza de una
población
normal 49
Cuadro resumen de intervalos de confianza
: CAP~TULO 5 CONTRASTE DE HIP~TESIS
de aceptación
11 y
potencia del contraste
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55 Fases a
realizar en un contraste o test de hipótesis
56 Potencia
y función de potencia del contraste 561
Determinación de la potencia y función de potencia en
un contraste
bilateral 562 Efecto del nivel de
significación sobre la potencia
563 Efecto
del tamaiío de la muestra sobre la potencia 564 Determinación de la potencia y función de
potencia en
un contraste
unilateral 57 Determinación del tamaño
de la muestra para u y fi dados
58 Hipótesis
simples y el lema de Neyman-Pearson 59
Hipótesis compuestas y contrastes uniformemente más poten-
tes 591 Familia de cociente de versomilitud
monótono 592 Contrastes insesgados
CAPITULO 6 CONTRASTES DE HIPOTESIS PARAMÉTRICAS
61
Introducción
62
Contrastes de significación
621
Contraste de significación para la media de una po-
_2_
blación N(p,
u), con a conocida
622 -
Constraste de significación para la media de una po-
blación
N(p a) con a desconocida 63 Contraste de razón de verosimilitud < 64 Contrastes sobre la media de una
población N(p o) con a
- conocida
641 Relación
entre los contrastes de hip6tesis y los inter-
valos de
confianza (9 Contrastes sobre la media
de una población N(p o) con a
desconocida
3 Contrastes sobre la varianza de una
población N(p u) con p
conocida
67
Contrastes sobre la varianza de una población N(p a) con p
desconocida
68
Contrastes en poblaciones no necesariamente normales
Muestras
grandes 681 Contrastes sobre la
proporción poblacional 69 Contrastes
entre parámetros de las poblaciones normales
691
Contrastes de diferencias entre medias poblacionales
con a, y a,
conocidas 692 Contrastes de diferencias
entre medias poblacionales
con a, y u,
desconocidas pero iguales
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693
Contrastes de diferencias entre medias poblacionales
con u, y ay
desconocidas Problema de Behrens-
Fisher 472
694
Contrastes de diferencias entre medias poblacionales:
muestras
apareadas 474
695
Contrastes de igualdad de vananzas 479
610
Contrastes de igualdad de proporciones 482
611 Cuadro
resumen de los contrastes de hip6tesis 488
CAPITULO 7 CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE Y TA-
BLAS DE
CONTINGENCIA 495
71
Introducción 72 Contrastes de bondad de
ajuste 721 Contraste ,y de Pearson de
bondad de ajuste 722 Contraste de
Kolmogorov-Smirnov
723
Contraste de normalidad de Lilliefors 724
Contraste de normalidad de Shapiro-Wilk
725
Contraste de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
73 Tablas de
contingencia 731 Contraste de
independencia
732
Contraste de homogeneidad
CAP~TULO 8 CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS 547
81
Introducción
-83
Contrastes de aleatoriedad ' e Contraste de rachas de Wald-Wolfowitz 822 Contraste del cuadrado medio de diferencia
sucesivos
8+L
Contrastes de localización 831 Contraste
de signos á%ZD Contraste de signos de la
mediana
S Contraste
de signos para una muestra apareada Contraste de rangos-signos de Wilcoxon para
una
muestra
84
Contrastes de comparación de dos poblaciones <841 a Contraste de la mediana Contraste de Wilcoxon-Mann-Whitney
8421
Equivalencia del estadístico W de Wilcoxon y
el
estadístico de Mann-Whitney 843
Contraste de SiegeLTukey
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85 Contraste
de comparación de más de dos poblaciones 630
851
Contraste de Kruskal-Wallis 631
852
Comparaciones múltiples 640
91
Introducción
92 Diseños
estadísticos 93 Análisis de varianza
para una clasificación simple o de un solo
factor
931 El
modelo en un diseño completamente aleatoriado 932 Análisis de varianza para un modelo de
efectos fijos 933 Análisis de varianza
para un modelo de efectos aleato-
nos
934
Comprobación de las hipótesis iniciales del modelo
9341
Contraste de igualdad de varianzas: test de
Barlet 935 Método de Schefié dc comparaciones
múltiples
94 Análisis
de varianza para una clasificación doble o de dos fac-
tores
CAP~TULO 10 TEOR~A DE LA DECISIÓN DECISI~N BAJO
RIESGO 683
101
Introducción
102 El
modelo de decisión
103
Diferentes fases en la toma de decisiones 104 Diferentes tipos de situaciones de
decisión
1041 Decisión
bajo certidumbre
1042
Decisión bajo riesgo
1043
Decisión bajo incertidumbre 1044
Decisión bajo conflicto
105 Decisión
bajo riesgo
1051
Criterio del valor monetario esperado
1052
Criterio de pérdida de oportunidad esperada 1053 Valor esperado de información perfecta
106 Árboles
de decisiones
1061
Elaboración de un árbol de decisión
1062
Elaboración de un árbol de decisión secuencia1 107 Valor esperado de la información muestra1
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~NDTCE 15
CAP~TULO 11 DECTSI~N BAJO INCERTIDUMBRE 723
111
Introducción 723
112 El
problema de decisión bajo incertidumbre 723
113 Criterios
de decisión bajo incertidumbre 725
1131
Criterio máximax : 726
1132
Criterio máximin o de Wald 727
1133
Criterio mínimax 728
1134
Criterio de Hurwitz 729
1135
Criterio de Laplace o de equiprobabilidad 733
1136
Criterio de Savage 734
114 Elección
de un criterio de decisión bajo incertidumbre 736
ANEXO DE
TABLAS 743
Tabla A1
Tabla A2
Tabla A3
Tabla A4
Tabla A5
Tabla A6
Tabla A7
Tabla AR
Tabla A9
Tabla AlO
Tabla All
Tabla A 12 Tabla A13
Tabla A14
'Tabla A15
Tabla A16
Tabla A 17
Tabla A18
Tabla A19
Tabla A20
Función de
probabilidad binomial
Función de
distribución binomial
Función de
probabilidad hipergeométrica
Función de
distribución hipergeométrica
Función de
probabilidad de Poisson Función de
distribución de Poisson
Función de
distribución N(0, 1)
Función gamma
incompleta
Función de
distribución XZ de Pearson Función de
distribución t-Student
Función de
distribución F-Snedecor
Números
aleatorios
Gráfica de
intervalos de confianza del parámetro p de
una
distribución binomial
Valores
críticos del test de Kolmogorov-Smirnov Para
una muestra
Valores
críticos del test de Lilliefors de normalidad
Coeficientes
ai del test W de Shapiro-Wilk de norma-
lidad
Valores
críticos del test W de Shapiro-Wilk de norma-
Edad Valores
críticos del test de Kolmogorov-Smirnov para
dos muestras
de distinto tamaño
Valores
críticos del test de Kolmogorov-Smirnov para
dos muestras
del mismo tamaño
Distribución
de probabilidades para el test de rachas
de
aleatoriedad
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Tabla A21
Valores críticos para el test de rangos-signos de Wil-
coxon 812
Tabla A22
Función de distribuci6n del estadístico U de Mann-
Whitney 813
Tabla A23
Valores críticos para el test de Kruskal-Wallis para
k = 3 : 818
Tabla A24
Valores críticos para el test de Kruskal-Wallis para
diferentes
valores de k
