Estadística para los negocios y la economía / Paul Newbold.

CONTENIDO
1. ¿QUE ES LA ESTADISTICA? 1
Cómo sacar conclusiones de la información numérica 1
Cómo manejar la incertidumbre 2
Muestreo 3
Cómo analizar relaciones 3
Predicción 4
Toma de decisiones en un entorno de incertidumbre 4
2. COMO RESUMIR LA INFORMACION NUMERICA 5
Poblaciones y muestras 5
Resumen numérico: medidas de centralización 7
La media 7
La mediana 10
La moda 11
Resumen numérico: medidas de dispersión 12
La varianza y la desviación típica 12
La media de las desviaciones absolutas 19
El rango o recorrido 20
El rango intercuartílico 21
Datos agrupados e histogramas 24
Resumen numérico de datos agrupados 30
Otros métodos gráficos 44
Diagramas de barras 44
Gráficos temporales 46
Pictogramas 47
Diagramas de dispersión 48
Diagramas de caja 49
Cómo mentir con la Estadística 50
Afirmaciones subjetivas 51
Descripciones numéricas inadecuadas 51
Elección de la escala en gráficos de tiempo 53
Comparaciones gráficas inadecuadas 53
Coincidencias que no son más que eso 55
Generalizaciones a partir de muestras muy pequeñas 55
3. PROBABILIDAD 61
Experimentos aleatorios, resultados, sucesos 62
¿Qué es la probabilidad? 69
La probabilidad y sus postulados 71
Permutaciones y combinaciones 76
Reglas de la probabilidad 80
Probabilidades bivariantes 90
El teorema de Bayes 95
4. VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD 107
Variables aleatorias 107
Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas 109
Esperanzas de variables aleatorias discretas 113
Distribución conjunta de variables aleatorias discretas 120
La distribución binomial 130
La distribución hipergeométrica 135
La distribución de Poisson 138
5. VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD 149
Variables aleatorias continuas 149
Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas 150
Esperanzas de variables aleatorias continuas 156
Distribución conjunta de variables aleatorias continuas 160
La distribución normal 164
El teorema central del límite 175
La distribución normal como una aproximación a las distribuciones binomial y de Poisson 177
La distribución exponencial 183
6. MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES 189
Muestreo de una población 189
Distribución en el muestreo de la media muestral 193
Distribución en el muestreo de una proporción muestral 199
Distribución en el muestreo de la varianza muestral 208
7. ESTIMACION PUNTUAL 221
Estimadores insesgados y su eficiencia 224
Elección de un estimador puntual 228
8. ESTIMACION POR INTERVALOS 233
Intervalos de confianza 233
Intervalos de confianza para la media de una distribución normal: varianza poblacional conocida 235
La distribución t de Student 243
Intervalos de confianza para la media de una población normal: varianza poblacional desconocida 246
Intervalos de confianza para proporciones de la población (Muestras grandes) 252
Intervalos de confianza para la varianza de una población normal 255
Intervalos de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales 260
Intervalos de confianza para la diferencia entre dos proporciones poblacionales (Muestras grandes) 268
Cómo estimar el tamaño de la muestra 272
9. CONTRASTE DE HIPOTESIS 281
Conceptos del contraste de hipótesis 281
Contrastes para la media de una distribución normal: varianza poblacional conocida 287
Contrastes para la media de una distribución normal: varianza poblacional desconocida 296
Contrastes para la varianza de una distribución normal 301
Contrastes para la proporción poblacional (Muestras grandes) 304
Contrastes para la diferencia entre dos medias 308
Contrastes para la diferencia entre dos proporciones (Muestras grandes) 316
Contraste de igualdad de varianzas de dos poblaciones normales 321
Medición de la potencia de un contraste 324
Algunos comentarios sobre contraste de hipótesis 329
10. ALGUNOS CONTRASTES NO PARAMETRICOS 339
El contraste de signos 340
El contraste de Wilcoxon 344
El contraste de Mann-Whitney 347
11. CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA 357
Contrastes de bondad de ajuste 357
Contrastes de bondad de ajuste: par metros poblacionales desconocidos 362
Tablas de contingencia 366
12. CORRELACION LINEAL Y REGRESION 375
Correlación 375
Correlación basada en rangos 384
El modelo de regresión lineal 388
Estimación por mínimos cuadrados 392
Supuestos estándar para el modelo de regresión lineal 396
El teorema de Gauss-Markov 397
La capacidad explicativa de una ecuación de regresión lineal 398
Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis 403
Predicción 408
13. REGRESION MULTIPLE 419
El modelo de regresión múltiple 419
Estimación por mínimos cuadrados 426
Hipótesis estándar para el modelo de regresión múltiple 428
El teorema de Gauss-Markov 429
La capacidad explicativa de una ecuación de regresión múltiple 430
Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para parámetros individuales de regresión 437
Contrastes en conjuntos de par metros de regresión 444
Predicción 449
Paquetes informáticos para calcular regresiones 454
14. TEMAS ADICIONALES EN EL ANALISIS DE REGRESION 465
Metodología para la construcción de modelos 465
Especificación del modelo 466
Estimación de los coeficientes 466
Verificación del modelo 467
Interpretación e inferencia 467
Variables artificiales 467
Retardos de la variable dependiente 471
Modelos no lineales 480
Sesgo de especificación 483
Multicolinealidad 485
Heterocedasticidad 491
Errores autocorrelados 496
15. ANALISIS DE LA VARIANZA 515
Comparación de las medias de varias poblaciones 515
Análisis de la varianza de un factor 517
El contraste de Kruskal-Wallis 525
Análisis de la varianza de dos factores: una observación por celda, bloques aleatorizados 529
Análisis de la varianza de dos factores: más de una observación por celda 538
Medias de grupos 539
Medias de bloques 540
Medias de las celdas 540
Media global 540
16. CONTROL DE CALIDAD 553
La importancia del control de calidad 553
Gráficos de control para medias y desviaciones típicas 555
Capacidad de un proceso 565
Gráficos de control para proporciones 567
Gráficos de control para número de ocurrencias 571
17. ANALISIS DE SERIES TEMPORALES Y PREDICCION 581
Datos temporales: problemas y posibilidades 581
Números índice 582
Un contraste no paramétrico de aleatoriedad 591
Componentes de una serie temporal 594
Medias móviles 599
Extracción de la componente estacional a través de medias móviles 601
Suavizado exponencial simple 608
El modelo de Holt-Winters con suavizado exponencial para predicción 612
Modelos autorregresivos 621
Modelos autorregresivos integrados de medias móviles 626
18. METODOS DE MUESTREO 631
Errores del muestreo y errores sistemáticos 636
Muestreo aleatorio simple 638
Muestreo estratificado 645
Determinación del tamaño muestral 656
Otros métodos de muestreo 660
19. TEORIA DE LA DECISION 673
Cómo tomar decisiones bajo incertidumbre 673
Soluciones que no involucran especificación de probabilidades 676
Criterio maximin 677
Criterio de la pérdida minimax 678
Valor monetario esperado 681
Utilización de la información muestral: análisis bayesiano 688
El valor de la información muestral 692
Introducción del riesgo: análisis de utilidad 704
TABLAS 715
Función de probabilidad de la distribución binomial 715
Valores de e 720
Función de distribución acumulada de la distribución normal estándar 721
Algunos números aleatorios uniformes 723
Puntos de corte de la función de distribución de la chi-Cuadrado 724
Puntos de corte de la función de distribución de la t de Student 725
Puntos de corte de la función de distribución F 726
Puntos de corte de la distribución del estadístico de contraste de Wilcoxon 728
Puntos de corte de la distribución del coeficiente de correlación por rangos de Spearman 729
Puntos de corte de la distribución del estadístico de contraste de Durbin - Watson 730
Función de distribución acumulada del estadístico de contraste de rachas 732
RESPUESTAS A EJERCICIOS PARES SELECCIONADOS 733
INDICE 743