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| LEADER |
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Ucuenca |
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| 999 |
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|c 148982
|d 148982
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| 040 |
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|b spa
|a UCuenca-cdrjbv
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0 |
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|a spa
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| 082 |
0 |
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|a 519.5
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| 100 |
1 |
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|a Suárez Rivero, Deivis
|9 182893
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| 245 |
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|a Estadística inferencial
|c Deivis Suárez Rivero
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| 264 |
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|a Bogotá
|b Universidad Cooperativa de Colombia
|c 2012
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| 300 |
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|a 135 páginas:
|c 24 cm
|b tab
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| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
|b txt
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| 337 |
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|2 rdamedia
|a no mediado
|b n
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| 338 |
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|2 rdacarrier
|a volumen
|b nc
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| 490 |
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|a Libros de Texto
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| 504 |
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|a incl. ref.
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| 505 |
0 |
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|a Capítulo 1. Generalidades de la estadística inferencial 1.1. Introducción 1.2. Tamaño muestra 1.3. Estimación de parámetros 1.4. Distribución muestral de medias Capítulo 2. Pruebas de hipótesis 2.1. Introducción 2.2. Pruebas de hipótesis para la media 2.3. Clase practica 1. Pruebas de hipótesis para la media 2.4. Pruebas de hipótesis sobre varianzas 2.5. Clase practica 2. Pruebas de hipótesis para la varianza 2.6. Pruebas de hipótesis para diferencias de medias 2.7. Clase practica 3. Pruebas de hipótesis para muestras Independientes 2.8. Taller i Pruebas de hipótesis 2.9. Taller ii Pruebas de hipótesis (segunda parte 2.10. Ejercicios del capitulo Capítulo 3. Análisis de varianza 3.1. Introducción 3.2 Ventajas y limitaciones del análisis de la varianza (anova 3.3 Análisis de varianza de clasificación simple 3.4. Docima de Bartlett 3.5. Análisis de varianza de clasificación doble 3.6. Clase practica 4. Análisis de varianza 3.7. Taller iii. Análisis de varianza 3.8. Ejercicios del capitulo Capítulo 4. Análisis de regresión y correlación 4.1. Introducción 4.2. Análisis de regresión lineal 4.3. Estimación de la recta de regresión. Método de los mínimos Cuadrados 4.4. Estimaciones y predicciones 4.5. Pruebas de hipótesis en regresión 4.6. Supuestos del análisis de regresión 4.7. Valor predictivo del modelo de regresión 4.8. Análisis de correlación lineal 4.9. Clase Práctica 5. Correlación y regresión 4.10. Taller iv Análisis de regresión y correlación 4.11. Ejercicios del capitulo Bibliografía Tablas estadísticas
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|a Es evidente que el conocimiento previo de un ingeniero o investigador sobre las características que identifican a una población, optimiza los resultados inferenciales que se pueden obtener de una muestra. Si bien el método de selección aleatoria conlleva a conclusiones acertadas, quizá la adecuación de los métodos para obtener muestras de las distintas naturalezas de las poblaciones puede aumentar el rendimiento en el proceso productivo, aunque solo fuere a nivel de costos. No es lo mismo conocer la altura media de los habitantes de un país, que hallar el número de errores en una gran contabilidad, dado que la naturaleza de su universo y por tanto el comportamiento poblacional son distintos. Por esta razón, deben plantearse varias soluciones para las diferentes “naturalezas” del problema, aunque todas pasen por la aleatoriedad; de ahí que se establezcan diversas “técnicas” o “métodos” de muestreo.
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| 650 |
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0 |
|a Estadística
|9 7865
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| 650 |
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0 |
|a Matemática
|9 12761
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| 650 |
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|a Muestreo
|9 12366
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| 942 |
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|c CR
|0 5
|2 ddc
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