En esta obra se presentan algunas herramientas cuantitativas seleccionadas que contribuyen en la formacin del ingeniero. Se inicia con conceptos de estadstica univariada desde variable aleatoria, modelos de distribuciones de probabilidad y series de tiempo. Esta estadstica ser til en dos sentidos: primero, como herramientas que se pueden aplicar directamente en casos reales; segundo, como preparacin para entender los modelos ms avanzados mostrados en el libro. Estos ltimos corresponden a mtodos de anlisis multivariado como comparacin de dos o ms grupos en cuanto a vector multivariado se refiere; anlisis de componentes principales, correspondencias, correlacin cannica, de perfiles y regresin multivariada. Adems, se presentan las mixturas normales multivariadas aplicadas a series de tiempo. Cabe resaltar que los ltimos tpicos mencionados resultan de mayor poder aplicativo que la estadstica bsica de los primeros captulos. El libro termina con modelos de eficiencia conocidos como anlisis envolvente de datos. A pesar de que el texto aborda temas avanzados en comparacin con la estadstica vista en pregrado, estos se desarrollan en una manera comprensible y didctica, ya que se ofrece al lector cdigos resueltos en software R, explicaciones con figuras apropiadas, ejemplos resueltos e interpretaciones de resultados llevadas contextos prcticos.