de  ISBN 9786071502704

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Autor SPIEGEL, M. - Editorial McGrawHill

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  ISBN 9786071502704 Ficha del libro
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA SCHAUMS de SPIEGEL, M.
 
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA SCHAUMS
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA SCHAUMS de SPIEGEL, M. ISBN 9786071502704
SPIEGEL, M.
Editorial McGrawHill
Precio:
US$ 40
(Dólares Americanos)
Volúmenes
1
N° de Páginas 426
Edición 3
Año 2010
Idioma Español
Peso Aprox. (g) 1000
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 » Operativa

Reseña:

¡Estudie a su propio ritmo y apruebe su examen con Schaum! Si usted no tiene mucho tiempo pero quiere sobresalir en clase, este libro le ayudará a: Prepararse antes de los exámenes Encontrar las respuestas de manera rápida Estudiar con mayor efectividad

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Índice: Parte I Probabilidad Capítulo 1 Probabilidad básica Experimentos aleatorios Espacios muestrales Eventos Concepto de probabilidad Axiomas de la probabilidad Algunos teoremas importantes acerca de la probabilidad Asignación de probabilidades Probabilidad condicional Teoremas de probabilidad condicional Eventos independientes Teorema o regla de Bayes Análisis combinatorio Principio fundamental de conteo: diagramas de árbol Permutaciones Combinaciones Coeficiente binomial Aproximación de Stirling para n! Capítulo 2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad Variables aleatorias Distribuciones de probabilidad discretas Funciones de distribución de variables aleatorias Funciones de distribución de variables aleatorias discretas Variables aleatorias continuas Interpretaciones gráficas Distribuciones conjuntas Variables aleatorias independientes Cambio de variables Distribuciones de probabilidad de funciones de variables aleatorias Convoluciones Distribuciones condicionales Aplicaciones a la probabilidad geométrica Capítulo 3 Esperanza matemática Definición de esperanza matemática Funciones de variables aleatorias Algunos teoremas sobre la esperanza La varianza y la desviación estándar Algunos teoremas sobre la varianza Variables aleatorias estandarizadas Momentos Funciones generadoras de momentos Algunos teoremas sobre funciones generadoras de momentos Funciones características Varianza de distribuciones conjuntas. Covarianza Coeficiente de correlación Esperanza, varianza y momentos condicionales Desigualdad de Chebyshev Ley de los grandes números Otras medidas de tendencia central Percentiles Otras medidas de dispersión Sesgo y curtosis Capítulo 4 Distribuciones especiales de probabilidad La distribución binomial Algunas propiedades de la distribución binomial Ley de los grandes números para ensayos de Bernoulli Distribución normal Algunas propiedades de la distribución normal Relación entre las distribuciones binomial y normal Distribución de Poisson Algunas propiedades de la distribución de Poisson Relación entre las distribuciones binomial y de Poisson Relación entre las distribuciones de Poisson y la normal Teorema del límite central Distribución multinomial Distribución hipergeométrica Distribución uniforme Distribución de Cauchy Distribución gamma Distribución beta Distribución ji cuadrada Distribución t de Student Distribución F Relación entre las distribuciones ji cuadrada. t y F Distribución normal bivariada Diversas distribuciones Parte II Estadística Capítulo 5 Teoría del muestreo Población y muestra. Inferencia estadística Muestreo con y sin reemplazo Muestras aleatorias. Números aleatorios Parámetros poblacionales Estadísticos muestrales Distribuciones muestrales Media muestral Distribución muestral de medias Distribución muestral de proporciones Distribución muestral de diferencias y sumas Varianza muestral Distribución muestral de las varianzas Caso en el que no se conoce la varianza poblacional Distribución muestral de razones de varianzas Otros estadísticos Distribuciones de frecuencias Distribución de frecuencias relativas Cálculo de la media, varianza y momentos para datos agrupados Capítulo 6 Teoría de la estimación Estimadores insesgados y eficientes Estimaciones puntuales y por intervalos: confiabilidad Estimaciones del intervalo de confianza de parámetros poblacionales. Intervalos de confianza para medias Intervalo de confianza para proporciones Intervalos de confianza para diferencias y sumas Intervalos de confianza para la varianza de una distribución normal Intervalos de confianza para razones, o cocientes, de varianza Estimaciones de máxima verosimilitud Capítulo 7 Pruebas de hipótesis y significancia Decisiones estadísticas Hipótesis estadísticas. Hipótesis nulas Pruebas de hipótesis y significancia Errores del tipo 1 y del tipo II Nivel de significancia Pruebas en las que interviene la distribución normal Pruebas de una cola y de dos colas Valor P Pruebas especiales de significancia en el caso de muestras grandes Pruebas especiales de significancia de muestras pequeñas Relación entre la teoría de la estimación y la prueba de hipótesis Curvas características de operación. Potencia de una prueba Gráficas de control de calidad Ajuste de distribuciones teóricas a distribuciones de frecuencia muestrales La prueba ji cuadrada para la bondad de ajuste Tablas de contingencia Corrección de Yates para la continuidad Coeficiente de contingencia Capítulo 8 Ajuste de curvas, regresión y correlación Ajuste de curvas Regresión Método de mínimos cuadrados Recta de mínimos cuadrados Recta de mínimos cuadrados en términos de varianzas y covarianza muestrales Parábola de mínimos cuadrados Regresión múltiple Error estándar de estimaciones Coeficiente de correlación lineal Coeficiente de correlación generalizada Correlación de rangos Interpretación probabilística de la regresión Interpretación probabilística de correlación Teoría muestral de la regresión Teoría muestral de correlación Correlación y dependencia Capítulo 9 Análisis de varianza El propósito del análisis de varianza Clasificación unidireccional o experimentos de un factor Variación total. Variación dentro de los tratamientos. Variación entre tratamientos Métodos cortos para obtener variaciones Modelo matemático lineal para análisis de varianza Valores esperados de las variaciones Distribuciones de las variaciones La prueba F para la hipótesis nula de medias iguales Análisis de tablas de varianza Modificaciones para números desiguales de observaciones Clasificación bidireccional o experimentos de dos factores Notación para experimentos de dos factores Variaciones para experimentos de dos factores Análisis de la varianza para experimentos de dos factores Experimentos de dos factores con replicación Diseño experimental Capítulo 10 Pruebas no paramétricas Introducción Prueba de los signos Prueba U de Mann-Whitney Prueba H de Kruskal-Wallis Prueba H corregida para empates Prueba de corridas (rachas) de aleatoriedad Aplicaciones adicionales para la prueba de corridas Correlación de rangos de Spcarman Capítulo 11 Métodos bayesianos Probabilidad subjetiva Distribuciones a priori y a posteriori Muestreo a partir de una población binomial Muestreo a partir de una población de Poisson Muestreo a partir de una población normal con varianza conocida Distribuciones a priori impropias Distribuciones a priori conjugadas Estimación puntual bayesiana Estimación del intervalo bayesiano Pruebas de hipótesis bayesianas Factores de Bayes Distribuciones predictivas bayesianas APÉNDICE A Temas matemáticos APÉNDICE B Ordenadas y de la curva normal estándar en z APÉNDICE C Áreas bajo la curva normal estándar de 0 a z APÉNDICE D Valores del percentil para la distribución t de Student con v grados de libertad APÉNDICE E Valores del percentil para la distribución ji cuadrada con v grados de libertad APÉNDICE F Valores del percentil 95 (niveles de 0.05), F095 para la distribución F APÉNDICE G Valores APÉNDICE H Números aleatorios

 
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