Name: Estadística para ingeniería y ciencias Incluye CD
Brand: Difusora Larousse de Colombia Ltda.
SKU: 206113

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SINOPSIS DEL LIBRO:

Este libro de estadística está orientado a la aplicación y solución de problemas en ingeniería y ciencia. Busca darle al lector los conocimientos estadísticos y matemáticos necesarios para que pueda resolver sus problemas de estadística, no sólo dentro de las aulas, sino también en la práctica. En estos tiempos tan cruciales que vivimos, es decir, con tantos cambios políticos, económicos, sociales, climáticos y ambientales, es muy importante que se esté enterado de 10 que está pasando y la razón por la cual vendrán muchos más cambios en nuestro modo de vivir. Sin embargo, para poder enfrentar a estos problemas necesitamos conocer sus orígenes. Es por ello que una de las finalidades de esta obra es la de concientizar a la gente de estos cambios, algunos tan profundos como el calentamiento global. La finalidad de este libro es el dar muchos ejemplos y ejercicios con variadas aplicaciones estadísticas en la ingeniería ambiental, la ingeniería civil, la química, física, biología, ingeniería Mecatrónica, la ingeniería agrícola, hidrología, medicina y muchas más. Además, este libro brinda un mensaje de ideas creativas, reflexivas e innovadoras, para que el lector medite sobre los conceptos aplicados a las diferentes disciplinas que interaccionan con la vida del hombre. Siendo así, este texto lleva una comunicación importante, no sólo en el punto de vista estadístico, también en los puntos de vista de la salud, la sociedad, economía, política, etcétera. Este texto de probabilidad y estadística está diseñado para cursos de licenciatura y postgrado, para ingeniería ambiental y demás ramas de la ciencia. No obstante, los prerrequisitos para entender mejor los conceptos mostrados aquí, son tener cursos básicos de cálculo diferencial e integral, con derivaciones parciales e integración múltiple. El propósito de esta obra es el de ayudar al lector a entender los conceptos, ideas y funciones de la probabilidad y de la estadística con aplicación a problemas de ingeniería y demás ramas de la ciencia. Este texto deberá ser útil para aquellos estudiosos que deseen hacer aplicaciones de la probabilidad y la estadística a problemas de investigación.La finalidad de este libro es el dar muchos ejemplos y ejercicios con variadas aplicaciones estadísticas en la ingeniería ambiental, la ingeniería civil, la química, física, biología, ingeniería Mecatrónica, la ingeniería agrícola, hidrología, medicina y muchas más. Además, este libro brinda un mensaje de ideas creativas, reflexivas e innovadoras, para que el lector medite sobre los conceptos aplicados a las diferentes disciplinas que interaccionan con la vida del hombre. Siendo así, este texto lleva una comunicación importante, no sólo en el punto de vista estadístico, también en los puntos de vista de la salud, la sociedad, economía, política, etcétera. Este texto de probabilidad y estadística está diseñado para cursos de licenciatura y postgrado, para ingeniería ambiental y demás ramas de la ciencia. No obstante, los prerrequisitos para entender mejor los conceptos mostrados aquí, son tener cursos básicos de cálculo diferencial e integral, con derivaciones parciales e integración múltiple. El propósito de esta obra es el de ayudar al lector a entender los conceptos, ideas y funciones de la probabilidad y de la estadística con aplicación a problemas de ingeniería y demás ramas de la ciencia. Este texto deberá ser útil para aquellos estudiosos que deseen hacer aplicaciones de la probabilidad y la estadística a problemas de investigación.Este texto de probabilidad y estadística está diseñado para cursos de licenciatura y postgrado, para ingeniería ambiental y demás ramas de la ciencia. No obstante, los prerrequisitos para entender mejor los conceptos mostrados aquí, son tener cursos básicos de cálculo diferencial e integral, con derivaciones parciales e integración múltiple. El propósito de esta obra es el de ayudar al lector a entender los conceptos, ideas y funciones de la probabilidad y de la estadística con aplicación a problemas de ingeniería y demás ramas de la ciencia. Este texto deberá ser útil para aquellos estudiosos que deseen hacer aplicaciones de la probabilidad y la estadística a problemas de investigación.

Características:

Atributos LU

Año de Edición

2008

Descatalogado

Tipo

Libro

Sello Editorial

Grupo editorial Patria

Autor

Héctor Quevedo, Blanca Pérez

ISXN

9789708172325

Idioma

Español

Núm. Páginas

440

Peso (Físico)

830

Tamaño (Físico)

19 x 25

Título

Estadística para ingeniería y ciencias (Incluye CD)

Biografía del Autor

Tabla de Contenido

Capítulo I
Estadística descriptiva
Efectos de la radiación UVB

Introducción

1.1 Clasificación de la estadística
1.2 Clasificación de variables: tipo de datos
1.3 Medidas de tendencia central o de localización
1.3.1 Media aritmética
1.3.2 Mediana
1.3.3 Moda
1.3.4 Media geométrica
1.3.5 Media armónica
1.3.6 Cuartiles

1.4 Medidas de variabilidad o dispersión
1.4.1 Rango
1.4.2 Rango intercuartílico
1.4.3 Varianza
1.4.4 Desviación estándar

1.5 Distribuciones de frecuencia
1.5.1 Frecuencia absoluta
1.5.2 Frecuencia relativa
1.5.3 Frecuencia acumuladas

1.6 Métodos gráficos
1.6.1 Diagrama de tallo-hoja
1.6.2 Histograma
1.6.3 Polígonos de frecuencia
1.6.4 Diagrama de cajas
1.6.5 Simetria

1.7 Media y varianza con datos agrupados

1.8 Instrucciones para el uso de Excel en estadistica descriptiva
1.8.1 Medidas de tendencia central y de dispersión con Excel
1.8.2 Tabla de frecuencias con Excel
1.8.3 Gráficas con Excel
1.8.4 Uso de Minitab para el diseño de gráficas

1.9 Instrucciones para el uso de Minitab en estadistica descriptiva

1.9.1 Estadisticas descriptivas usando Minitab
1.9.2 Diagramas de caja con Minitab
1.9.3 Diagrama de tallo-hoja con Minitab
1.9.4 Gráficas de frecuencia relativa acumulada (ojivas) usando el Minitab
Problemas propuestos

Capítulo 2
Introducción a la probabilidad

Introducción

2.1 Conceptos básicos
2.1.1 Diagramas de Venn
2.2 Introducción axiomática de la probabilidad
2.3 Espacios muestrales equiprobables

2.4 Técnicas de conteo
2.4.1 La regla del producto para pares ordenados
2.4.2 Regla de multiplicación más general
2.4.3 Permutaciones
2.4.4 Combinaciones
2.5 Probabilidad condicional
2.6 Teorema de Bayes
2.7 Eventos independientes
Problemas propuestos

Capítulo 3

3.1 Variables aleatorias discretas
3.2 Probabilidad de una variable aleatoria
3.2.1 Función de densidad y función de distribución acumulada
3.2.2 Funciones de densidad conjuntas y marginales
3.2.3 Funciones de densidad condicional y variables aleatorias independientes

3.3 Esperanza matemática de una variable aleatoria discreta
3.3.1 Valor esperado de una variable aleatoria
3.3.2 Varianza de una variable aleatoria
3.3.3 Covarianza
3.3.4 Función generatriz de momentos

3.4 Función de distribución uniforme discreta
3.5 Función de distribución Bemoulli

3.6 Función de distribución binomial
3.6.1 Definición y propiedades
3.6.2 Cálculo de la distribución binomial usando Excel
3.6.3 Cálculo de la distribución binomial usando Minitab
3.6.4 Ejemplos

3.7 Función de distribución acumulada binomial negativa
3.7.1 Definición y propiedades
3.7.2 Relación de las funciones de densidad binomial negativa y binomial
3.7.3 Cálculo de la distribución binomial negativa usando Excel

3.8 Función de distribución geométrica
3.9 Distribución hipergeométrica
3.9.1 Definición y propiedades
3.9.2 Relación entre las distribuciones hipergeométrica y binomial
3.9.3 Cálculos de la distribución hipergeométrica usando Excel
3.9.4 Cálculos de la distribución hipergeométrica usando el Minitab

3.10 Función de distribución Poisson
3.10.1 Definición y propiedades
3.10.2 Aproximación de la distribución binomial mediante la distribución Poisson
3.10.3 Cálculo de la distribución Poisson usando Excel
3.10.4 Instrucciones para la distribución Poisson usando Minitab

3.10.5 Ejemplos de la función de distribución Poisson
Problemas propuestos

Capítulo 4

Introducción

4.1 Probabilidad de una variable aleatoria continua
4.1.1 Función de densidad y función de distribución
4.1.2 Funciones de densidad conjuntas y marginales
4.1.3 Densidad condicional y variables aleatorias independientes

4.2 Esperanza matemática de una variable aleatoria continua
4.2.1 Valor esperado de una variable aleatoria
4.2.2 Varianza de una variable aleatoria
4.2.3 Covarianza
4.2.4 Función generatriz de momentos

4.3 Distribución uniforme continua
4.4 Distribución exponencial
4.5 Distribución gamma
4.5.1 Función gamma
4.5.2 Función de densidad gamma

4.6 Distribución Weibull
4.7 Distribución normal
4.7.1 Definición y propiedades
4.7.2 Cálculo de probabilidades normales
4.7.3 Cálculos con la distribución normal inversa

4.8 Teorema del límite central
4.8.1 Presentación
4.8.2 La distribución normal como aproximación de la distribución binomial

4.9 Distribución lognormal
4.10 Distribuciones derivadas de la normal
4.10.1 La distribución ji-cuadrada
4.10.2 La distribución tde Student
4.10.3 La distribución F

4.11 Cálculo de las funciones de distribución acumuladas continuas usando Excel
4.11.1 Presentación
4.11.2 Ejemplo de uso de tablas y gráficas de funciones de probabilidad
4.12 Cálculo de distribuciones continuas usando el programa Minitab
4.12.1 Cálculo de los valores de la funciones de densidad y de distribución normal
4.12.2 Cálculo de los valores de la función de distribución exponencial
4.12.3 Cálculo de los valores de la función de distribución acumulada gamma
4.12.4 Cálculo de los valores de la función de distribución lognormal
4.12.5 Cálculo de los valores de la función de distribución acumulada Weibull
Problemas propuestos

Capítulo 5
Estimación

Introducción

5.1 Estimación puntual
5.1.1 Introducción
5.1.2 Propiedades de los estimadores
5.1.3 Método de máxima verosimilitud
5.1.4 Propiedades de los estimadores de máxima verosimilitud
5.1.5 Estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros de la distribución normal

5.2 Estimación por intervalos
5.2.1 Introducción
5.2.2 Intervalo de confianza para los parámetros de la normal
5.2.3 Intervalos de confianza para el parámetro de la distribución Bemoulli
5.2.4 Intervalos de confianza de los parámetros de la normal y de distribución Bemoulli usando Minitab
Problemas propuestos

Capítulo 6
Prueba de hipótesis

Introducción

6.1 Conceptos básicos
6.1.1 La idea detrás de hacer pruebas de hipótesis
6.1.2 El valor de p en la toma de decisiones
6.2 Pruebas uniformemente más potentes
6.3 Tipos de prueba

6.4 Prueba de hipótesis para los parámetros de la normal
6.4.1 Prueba para la media
6.4.2 Prueba de diferencia de medias
6.4.3 Prueba para la varianza
6.4.4 Prueba de hipótesis sobre la igualdad de dos varianzas

6.5 Prueba de hipótesis sobre el parámetro de Bemoulli
6.5.1 Prueba de hipótesis sobre una proporción
6.5.2 Pruebas de hipótesis para la diferencia de dos proporciones PI - P2

6.6 Pruebas de bondad de ajuste
6.6.1 Prueba ji-cuadrada (X2)
6.6.2 Prueba de Kolmogorov-Smimov (K-S)
6.6.3 Gráficos de probabilidad normal

6.7 Uso de Minitab y Excel para las pruebas de hipótesis de la media de la normal
6.7.1 Prueba de hipótesis para !J con Minitab
6.7.2 Prueba de hipótesis para !JI - !J2 con Minitab
6.7.3 Prueba de hipótesis para diferencia de medias con Exel
Problemas propuestos

Capítulo 7
Análisis de varianza (ANOVA)

Introducción

7.1 Análisis de varianza simple
7.1.1 Propiedades y suposiciones en el análisis de varianza (ANOV A)
7.1.2 Diseños de análisis de varianza completamente aleatorizados
7.1.2 Análisis subjetivos (gráficos) de los residuales para revisar por la adecuación del modelo de ANOVA
7.1.3 Método de comparaciones múltiples para saber cuáles poblaciones son iguales y cuáles son desiguales
7.1.4 Uso del programa Minitab para resolver problemas de ANOV A de una clasificación

7.2 Análisis de varianza de diseño de bloques completamente aleatorizados
7.2.1 Suposiciones del modelo de bloques aleatorios completos
7.2.2 Uso de Excel para resolver problemas de diseños aleatorizados de bloques completos

7.3 Clasificaciones cruzadas: Análisis de varianza en dos sentidos
7.3.1 Interacción con ANOV A de dos factores
7.4 Problemas de ANOVA de dos clasificaciones usando el programa Minitab
7.5 Análisis de varianza de tres sentidos: diseño completamente a1eatorizado (efectos fijos)
7.5.1 Interacción con ANOVA de diseños factoriales de tres clasificaciones
7.5.2 Uso del programa para resolver análisis de varianza de tres clasificaciones con efectos fijos
Problemas propuestos

Capítulo 8
Regresión lineal simple y múltiple

Introducción

8.1 Regresión lineal simple
8.1.1 Suposiciones del modelo de regresión lineal
8.1.2 Aplicación de análisis objetivos estadísticos para la evaluación del modelo de regresión
8.1.3 Aplicación de análisis gráficos subjetivos para la evaluación del modelo de regresión

8.2 Ecuaciones normales para calcular el intercepto en la ordenada a y la pendiente b de la curva o línea de regresión manualmente
8.2.1 Cálculo del coeficiente de determinación
R 2 de la muestra que estima a p2 el coeficiente de determinación poblacional
8.2.2 Cálculo manual del coeficiente de correlación R de la muestra que estima a p, el coeficiente de correlación poblacional
8.2.3 Tipos de correlación lineal
8.2.4 Intervalo de confianza para el coeficiente poblacional 13 componente de la linea de regresión ¡.tYIX = a + pX, estimado por b, la pendiente de la línea
8.2.5 Intervalo de confianza para el parámetro poblacional a, el intercepto de la ordenada de la linea de regresión ¡.ty¡x = a + pX, cuyo estimador es A
8.2.6 Hipótesis nula H.: 13 = P. contra las hipótesis alternativas H,: 13 < 1 Y H2: 13 > 2
8.2.7 Hipótesis nula H.: a = a. contra las hipótesis alternativas H,: a te a., H2: a > a.y H3: a < a.
8.2.8 Intervalo de confianza para ¡.tYIX de la línea poblacional estimada por Y
8.2.10 Hipótesis nula de H.: a = a. contra las hipótesis alternativas H,: a > O Y H2: a < O
8.2.9 Hipótesis nula de H.: O contra las hipótesis alternativas H,: 13 > O Y H2: 13 < O
8.2.11 Pruebas de hipótesis H.: p = O, contra las hipótesis alternativas H..: p te O, para el coeficiente de correlación poblacional p estimado por R

8.3 Regresión y correlación lineal múltiple
8.3.1 Modelo de regresión múltiple generalizado
8.3.2 Modelo de regresión múltiple con más de dos variables independientes
8.3.3 Cálculos y aplicaciones de regresión lineal simple usando el programa Minitab
8.3.3 Cálculos y aplicaciones de regresión múltiple usando el programa Minitab
Problemas propuestos

Capítulo 9
Regresión no lineal

9.1 Introducción
9.2 Modelo de regresión polinomial paramétrico o poblacional
9.3 Modelos polinomiales de segundo orden (k = 2) con una variable independiente
9.4 Modelo de polínomios de tercer orden (k = 3) con una variable independiente
9.5 Interacción en los modelos polínomiales de regresión
9.5.1 Modelo de segundo orden (cuadrático) con interacción
9.6 Modelo polinomial (de segundo orden o cuadrático) con tres variables independientes sin interacción
9.6.1 Modelo polinomial (de segundo orden o cuadrático), con tres variables independientes con interacción

9.7 Evaluación de la utilidad de los modelos de regresión
9.7.1 Análisis de estadísticos como R 2, s, criterio Cp y PRESS, para evaluar la utilidad del modelo polínomial
9.8 Resumen de los modelos de regresión usados
9.9 Prueba estadística para comparar la suma de los cuadrados del error (SSE) de cada modelo probado, para saber cuál modelo es superior
9.10 Cálculos y aplicaciones de regresión cuadrática con el programa Minitab
9.11 Procedimientos para la identificación de valores atípicos extremos, también conocidos como "outliers" 9.11.1 Procedimientos para identificar valores extremos
9.12 Diagnóstico de multicolínealidad
9.12.1 Medidas para corregir multicolinealidad severa
9.13 Autocorrelación en datos de series de tiempo
9.14 Heteroscedasticidad y homoscedasticidad
9.14.1 Prueba de White para el problema de heteroscedasticidad
9.15 Transformaciones a las variables de los modelos probabilísticos de regresión, para corregir las violaciones a las suposiciones del análisis de regresión
9.16 Valores inusuales extremos, su identificación y sus consecuencias
Problemas propuestos

Bibliografía
Índice analítico