Title
Estadística aplicada
La presente obra expone, de manera razonada, aquellos conceptos y métodos de la Estadística que se consideran básicos e imprescindibles para su posterior aplicación en cualquier campo. No es un libro con teoremas y demostraciones, pero es riguroso, en el sentido en que las propiedades se comprueban y los conceptos se plantean y desarrollan matemáticamente, siempre que se considera razonable. De manera intencionada, se han excluido todos aquellos conceptos que, desde el punto de vista matemático resultan muy interesantes, pero que, desde elpunto de vista aplicado, contribuyen a generar confusión. El resultado final de todo esto es un libro de Estadística corto en extensión, claro en lo básicoy riguroso en lo posible.INDICE RESUMIDO: Prefacio a la tercera edición. Estadística descriptiva deuna variable. Estadística descriptiva de dos variables. Probabilidad. Variables aleatorias. Vectores aleatorios. Modelos de probabilidad más comunes. Muestreo aleatorio. Estimación puntual. Estimación por intervalos de confianza. Contraste de hipótesis paramétricas. Regresión y diseño de experimentos. Soluciones de ejercicios.
La presente obra expone, de manera razonada, aquellos conceptos y métodos de la Estadística que se consideran básicos e imprescindibles para su posterior aplicación en cualquier campo. No es un libro con teoremas y demostraciones, pero es riguroso, en el sentido en que las propiedades se comprueban y los conceptos se plantean y desarrollan matemáticamente, siempre que se considera razonable. De manera intencionada, se han excluido todos aquellos conceptos que, desde el punto de vista matemático resultan muy interesantes, pero que, desde elpunto de vista aplicado, contribuyen a generar confusión. El resultado final de todo esto es un libro de Estadística corto en extensión, claro en lo básicoy riguroso en lo posible.INDICE RESUMIDO: Prefacio a la tercera edición. Estadística descriptiva deuna variable. Estadística descriptiva de dos variables. Probabilidad. Variables aleatorias. Vectores aleatorios. Modelos de probabilidad más comunes. Muestreo aleatorio. Estimación puntual. Estimación por intervalos de confianza. Contraste de hipótesis paramétricas. Regresión y diseño de experimentos. Soluciones de ejercicios.
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