Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / Jay L. Devore.

CONTENIDO
CAPITULO 1 Introducción y estadística descriptiva 1
1.1 Compendio de probabilidad y estadística 1
1.2 Métodos grafico y tabular en estadística descriptiva 7
1.3 Medidas de localización 19
1.4 Medidas de variabilidad 26
CAPITULO 2 Probabilidad 40
Introducción 40
2.1 Espacios muestrales y eventos 40
2.2 Axiomas, interpretaciones y propiedades de probabilidad 46
2.3 Técnicas de conteo 55
2.4 Probabilidad condicional 63
2.5 Independencia 74
CAPITULO 3 Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad 84
Introducción 84
3.1 Variables aleatorias 84
3.2 Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas 88
3.3 Valores esperados de variables aleatorias discretas 98
3.4 La distribución de probabilidad binomial 107
3.5 Distribuciones hipergeométrica y binomial negativa 115
3.6 La distribución de probabilidad de Poisson 121
CAPITULO 4 Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad 131
Introducción 131
4.1 Variables aleatorias continuas y funciones de densidad de probabilidad 131
4.2 Funciones de distribución acumuladas y valores esperados 137
4.3 La distribución normal 146
4.4 La distribución gamma y sus relativos 159
4.5 Otras distribuciones continuas 166
4.6 Gráficas de probabilidad 173
CAPITULO 5 Distribuciones de probabilidad conjunta y muestras aleatorias 188
Introducción 188
5.1 Variables aleatorias distribuidas conjuntamente 188
5.2 Valores esperados, covarianza y correlación 202
5.3 Las estadísticas y sus distribuciones 208
5.4 La distribución de la media muestral 219
5.5 La distribución de una combinación lineal 226
CAPITULO 6 Estimación puntual 235
Introducción 235
6.1 Algunos conceptos generales de estimación puntual 235
6.2 Método de estimación puntual 250
CAPITULO 7 Intervalos estadísticos basados en una sola muestra 262
Introducción 262
7.1 Propiedades básicas de intervalos de confianza 263
7.2 Intervalos de confianza de muestras grandes para la media y proporción de una población 272
7.3 Intervalos basados en una población con distribución normal 278
7.4 Intervalos de confianza para la varianza y desviación estándar de una población normal 284
CAPITULO 8 Pruebas de hipótesis basadas en una sola muestra 291
Introducción 291
8.1 Hipótesis y procedimientos de prueba 291
8.2 Pruebas acerca de la media poblacional 302
8.3 Pruebas relacionadas con una proporción de la población 313
8.4 Valores P 319
8.5 Algunos comentarios para seleccionar un procedimiento de prueba 325
CAPITULO 9 Inferencias basadas en dos muestras 333
Introducción 333
9.1 Pruebas z e intervalos de confianza para la diferencia entre dos medias poblacionales 333
9.2 La prueba te intervalos de confianza con dos muestras 343
9.3 Análisis de datos en pares 353
9.4 Inferencias en relación con la diferencia entre proporciones poblacionales 361
9.5 Inferencias en relación con dos varianzas poblacionales 369
CAPITULO 10 El análisis de varianza (ANOVA) 376
Introducción 376
10.1 ANOVA de un solo factor 377
10.2 Comparaciones múltiples en ANOVA 388
10.3 Mas sobre ANOVA de un solo factor 393
CAPITULO 11 Análisis de varianza con factores múltiples 405
Introducción 405
11.1 ANOVA de dos factores con K 406
11.2 ANOVA de dos factores con K 1 419
11.3 ANOVA de tres factores 428
11.4 Experimentos factoriales 2 elevado a p 439
CAPITULO 12 Regresión lineal simple y correlación 456
Introducción 456
12.1 El modelo de regresión lineal simple 457
12.2 Estimación de parámetros del modelo 462
12.3 Inferencias acerca del parámetro de pendiente beta subíndice 1 476
12.4 Inferencias en relación con (mu) y el pronóstico de valores y futuros 484
12.5 Correlación 490
CAPITULO 15 Regresión no lineal y múltiple 504
Introducción 504
15.1 Adecuación y validación del modelo 504
15.2 Regresión con variables transformadas 512
15.3 Regresión polinomial 520
15.4 Análisis de regresión múltiple 530
15.5 Otros temas en regresión múltiple 548
CAPITULO 14 El análisis de datos categóricos 566
Introducción 566
14.1 Pruebas de bondad de ajuste cuando las probabilidades de cada categoría están completamente especificadas 567
14.2 Bondad de ajuste para hipótesis compuestas 574
14.3 Tablas de contingencia en dos sentidos 586
CAPITULO 15 Procedimientos no paramétricos 601
Introducción 601
15.1 La prueba del signo 601
15.2 La prueba Wilcoxon en posiciones con signo 607
15.3 La prueba Wilcoxon de suma de posiciones 617
15.4 Intervalos de confianza no paramétricos 623
15.5 ANOVA no paramétrica 629
CAPITULO 16 Métodos de control de calidad 636
Introducción 636
16.1 Comentarios generales sobre graficas de control 637
16.2 Gráficas de control para localización del proceso 639
16.3 Gráficas de control para variación del proceso 649
16.4 Gráficas de control para atributos 653
16.5 Procedimientos CUSUM 659
16.6 Muestreo de aceptación 667
Tablas del apéndice 677
A. 1 Probabilidades binomiales acumuladas 678
A. 2 Probabilidades de Poisson acumuladas 680
A. 3 Areas de la curva normal estándar 682
A. 4 La función gamma incompleta 684
A. 5 Valores críticos t para la distribución t 685
A. 6 Valores críticos X elevado al 2 para la distribución ji-cuadrada 686
A. 7 Valores críticos F para la distribución F 687
A. 8 Valores críticos Q para la distribución del rango studentizado 689
A. 9 Valores críticos de cola superior y probabilidades para la distribución nula de la estadística S de rango con signo de Wilcoxon 691
A. 10 Valores críticos de cola superior y probabilidades para la distribución nula de la estadística W de suma de rangos de Wllcoxon 692
A. 11 Constante critica c para el intervalo de rangos con signo de Wilcoxon 693
A. 12 Constante critica c para el Intervalo de suma del rango de Wilcoxon 694
A. 15 Curvas de B 695
A. 14 Valores críticos C para la prueba de normalidad basada en r de una grafica de probabilidad normal 696
Respuestas 697