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| LEADER |
09406nam a22004937a 4500 |
| 003 |
AR-BaUNH |
| 005 |
20241023201152.0 |
| 008 |
230828s2012 mx |||||r|||| 001 0 spa d |
| 020 |
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|a 9786073214179
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| 040 |
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|a AR-BaUNH
|b spa
|c AR-BaUNH
|d AR-BaUNH
|e aacr
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| 041 |
1 |
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|a spa
|h eng
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| 082 |
1 |
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|a 519.2
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| 100 |
1 |
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|9 7472
|a Walpole, Ronald E.
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| 100 |
1 |
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|9 7473
|a Myers, Raymond H.
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| 100 |
1 |
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|9 7474
|a Myers, Sharon L.
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| 100 |
1 |
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|9 7475
|a Ye, Keying
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| 245 |
1 |
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|a Probabilidad y estadística :
|b para ingeniería y ciencias
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| 250 |
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|a 9a ed.
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| 260 |
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|a México D. F. :
|b Pearson,
|c 2012.
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| 300 |
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|a xiv, 816 p. :
|b gráficos ;
|c 23 cm.
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| 505 |
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|t 1. Introducción a la estadística y al análisis de datos :
|a Panorama general: inferencia estadística, muestras, polaciones y el papel de la probabilidad -- Procedimientos de muestreo; recolección de los datos -- Medidas de localización: la media y la mediana de una muestra -- Medidas de variabilidad -- Datos discretos y continuos -- Modelado estadístico, inspección científica y diagnósticos gráficos -- Tipos generales de estudios estadísticos: diseño experimental, estudio observacional y estudio retrospectivo --
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| 505 |
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|t 2. Probabilidad :
|a Espacio muestral -- Eventos -- Conteo de puntos muestrales -- Probabilidad de un evento -- Reglas aditivas -- Probabilidad condicional, independencia y regla del producto -- Regla de Bayes -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad :
|a Conceptos de variable aleatoria -- Distribuciones discretas de probabilidad -- Distribuciones de probabilidad continua -- Distribuciones de probabilidad conjunta -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 4. Esperanza matemática :
|a Medida de una variable aleatoria -- Varianza y covarianza de variables aleatorias -- Medias y varianzas de combinaciones lineales de variables aleatorias -- Teorema de Chebyshev -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 5. Algunas distribuciones de probabilidad discreta :
|a Introducción y motivación -- Distribuciones binomial y multinomial -- Distribución hipergeométrica -- Distribuciones binomial negativa y geometrica -- Distribución de Poisson y proceso de Poisson -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 6. Algunas distribuciones continuas de probabilidad :
|a Distribución uniforme continua -- Distribución normal -- Áreas bajo la curva normal -- Aplicaciones de la distribución normal -- Aproximación normal a la binomial -- Distribución gamma y distribución exponencial -- Distribución chi cuadrada -- Distribución beta -- Distribución logarítmica normal -- Distribución de Weibull -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 7. Funciones de variables aleatorias (opcional) :
|a Introducción -- Transformaciones de variables -- Momentos y funciones generadoras de momentos --
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| 505 |
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|t 8. Distribuciones demuestreo fundamentales y descripciones de datos :
|a Muestreo aleatorio -- Algunos estadísticos importantes -- Distribuciones muestrales -- Distribución muestral de medias y el teorema del límite central -- Distribución muestral de S² -- Distribución t -- Distribución F -- Gráficas de cuantiles y de probabilidad -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el amterial de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 9. Problemas de estimación de una y dos muestras :
|a Introducción -- Inferencia estadística -- Métodos de estimación clásicos -- Una sola meustra: estimación de la media -- Error estándar de una estimación puntual -- Intervalos de predicción -- Límites de tolerancia -- Dos muestras: estimación de la diferencia entre dos medias -- Observaciones pareadas -- Una sola muestra: estimación de una proporción -- Dos muestras: estimación de la diferencia entre dos proporciones -- Una sola muestra: estimación de la varianza -- Dos muestras: estimación de la proporción de dos varianzas -- Estimación de la máxima verosimilitud (opcional) -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 10. Pruebas de hipótesis de una y dos muestras :
|a Hipótesis estadísticas: conceptos generales -- Prueba de una hipótesis estadística -- Uso de valores P para la toma de decisiones en la prueba de hipótesis -- Una sola muestra: pruebas respecto a una sola media -- Dos muestras: pruebas sobre dos medias -- Elección del tamaño de la muestra para la prueba de medias -- Métodos gráficos para comparar medias -- Una muestra: prueba sobre una sola proporción -- Dos muestras: pruebas sobre dos proporciones -- Pruebas de una y dos muestras referentes a varianzas -- Prueba de la bondad de ajuste -- Prueba de indepednencia -- Prueba de homogeneidad -- Estudio de caso de dos muestras -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 11. Regresión lineal simple y correlación :
|a Introducción a la regresión lineal -- El modelo de regresión lineal simple (RLS) -- Mínimos cuadrados y el modelo ajustado -- Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados -- Inferencias sobre los coeficientes de regresión -- Predicción -- Selección de un modelo de regresión -- El método del análisis de varianza -- Prueba para la linealidad de la regresión: datos con observaciones repetidas -- Gráficas de datos y transformaciones -- Estudio de caso de regresión lineal simple -- Correlación -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 12. Regresión lineal múltiple y ciertos modelos de regresión no lineal :
|a Introducción -- Estimación de los coeficientes -- Modelo de regresión lineal en el que se utilizan matrices -- Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados -- Inferencias en la regresión lineal múltiple -- Selección de un modelo ajustado mediante la prueba de hipótesis -- Caso especial de ortogonalidad (opcional) -- Variables categóricas o indicadoras -- Métodos secuenciales para la selección del modelo -- Estudio de los residuales y violación de las suposiciones (verificación del modelo) -- Validación cruzada Cp y otros criterios para la selección del modelo -- Modelos especiales no lineales para condiciones no ideales -- Posibles riesgos y errores conceptuales: relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 13. Experimentos con un solo factor: generales :
|a Técnica del análisis de varianza -- La estrategia del diseño de experimentos -- Análisis de varianza de un factor; diseño completamente aleatorizado (ANOVA de un factor) -- Pruebas de la igualdad de varias varianzas -- Comparaciones de un grado de libertad -- Comparaciones múltiples -- Comparación de un conjunto de tratamientos en bloques -- Diseños de bloques completos aleatorizados -- Métodos gráficos y verificación del modelo -- Transformaciones de datos en el análisis de varianza -- Modelos de efectos aleatorios -- Estudio de caso -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 14. Experimentos factoriales (dos o más factores) :
|a Introducción -- Interacción en el experimento de dos factores -- Análisis de varianza de dos factores -- Experimentos de tres factores -- Experimentos factoriales para efectos aleatorios y modelos mixtos -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 15. Experimentos factoriales 2k y fracciones :
|a Introducción -- El factorial 2k: cálculo de efectos y análisis de varianza -- Experimento factorial 2k sin réplicas -- Experimentos factoriales en un ajuste de regresión -- El diseño ortogonal -- Experimentos factoriales fraccionarios -- Análisis de experimentos factoriales fraccionados -- Diseños de fracciones superiores y de filtrado -- Construcción de diseños de resolución III y IV, con 8, 16 y 32 puntos de diseño -- Otros diseños de resolución III de dos niveles; los diseños de Plackett-Burman -- Introducción a la metodología de superficie de respuesta -- Diseño robusto de parámetros -- Posibles riesgos y errores conceptuales; relación con el material de otros capítulos --
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| 505 |
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|t 16. Estadística no paramétrica :
|a Pruebas no paramétricas -- Prueba de rango con signo -- Prueba de la suma de rangos de Wilcoxon -- Prueba de Kruskal-Wallis -- Pruebas de rachas -- Límites de tolerancia -- Coeficiente de correlación de rango --
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| 505 |
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|t 17. Control estadístico de la calidad :
|a Introducción -- Naturaleza de los límites de control -- Objetivos de la gráfica de control -- Gráficas de control para variables -- Gráficas de control para atributos -- Gráficas de control de cusum --
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| 505 |
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|t Estadística bayesiana :
|a Conceptos bayesianos -- Inferencias bayesianas -- Estimados bayesianos mediante la teoría de decisión --
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| 650 |
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0 |
|9 5535
|a PROBABILIDAD
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| 650 |
|
0 |
|9 2778
|a ESTADISTICA
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| 650 |
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0 |
|9 1345
|a INGENIERIA
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| 900 |
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|
|a Carolina
|b Sofía
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| 942 |
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|2 ddc
|c PRAD
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| 999 |
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|c 5087
|d 5089
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