Prefacio

1. Distribuciones fundamentales de muestreo

1.1. Errores y técnicas de muestreo

1.1.1. Errores muestrales y no muestrales
1.1.2. Técnicas de muestreo aleatorio

1.2. Estadísticos y distribuciones muestrales

1.3. Distribución muestral de la media

1.3.1. El caso para muestras grandes
1.3.2. El caso para muestras pequeñas
1.3.3. El teorema central del límite

1.4. Distribución muestral de una proporción
1.5. Distribución muestral de la diferencia de dos proporciones
1.6. Distribución muestral de diferencia de medias
1.6.1. Datos pareados (muestras dependientes)
1.6.2. Muestras independientes

1.7. Distribución muestral de la varianza y razón de varianzas

1.7.1. Distribución muestral de la varianza muestral
1.7.2. Distribución muestral de la razón de dos varianzas

Ejercicios complementarios

2. Estimación

2.1. Estimación puntual e intervalos de confianza
2.1.1. Estimación puntual
2.1.2. Pautas para escoger un estimador
2.1.3. Métodos de estimación puntual
2.1.4. Intervalos de confianza

2.2. Intervalos de confianza para la media poblacional
2.2.1. El caso para muestras grandes
2.2.2. El caso para muestras pequeñas

2.3. Intervalos de confianza para la proporción
2.4. Intervalos de confianza para la diferencia de dos proporciones

2.5. Intervalos de confianza para la diferencia de dos medias
2.5.1. Datos pareados (muestras dependientes)
2.5.2. Muestras independientes

2.6. Intervalos de confianza para la varianza y la razón de varianzas
2.6.1. Intervalos de confianza para la varianza
2.6.2. Intervalos de confianza para la razón de dos varianzas

2.7. Determinación del tamaño de una muestra
2.8. Uso de Statgmphics para hallar estimaciones puntuales y construir intervalos de confianza

2.8.1. Inferencias basadas en una sola muestra
2.8.2. Inferencias basadas en dos muestras

Ejercicios complementarios

3. Pruebas de hipótesis

3.1. Conceptos sobre la prueba de hipótesis

3.2. Prueba para la media
3.2.1. El caso de muestras grandes
3.2.2. Caso de muestra pequeña

3.3. Prueba para la proporción
3.4. Prueba para la diferencia de dos proporciones

3.5. Prueba para la diferencia de dos medias
3.5.1. Datos pareados (muestras dependientes)
3.5.2. Muestras independientes

3.6. Prueba para la varianza y la razón de varianzas
3.6.1. Prueba para la varianza
3.6.2. Prueba para la razón de dos varianzas

3.7. P-valor (valor P)

3.8. Medición de la potencia de un contraste
3.8.1. Potencia de un contraste
3.8.2. Fórmulas para determinar
3.8.3. Selección del tamaño de la muestra

3.9. Uso de Statgraphics para realizar contrastes
3.9.1. Inferencias basadas en una sola muestra
3.9.2. Inferencias basadas en dos muestras.

Ejercicios complementarios

4. Análisis de varianza

4.1. Análisis de varianza de un factor
4.2. Pruebas de la igualdad de la varianza
4.3. Comparaciones múltiples

4.4. Uso de Statgraphics en el análisis de varianza
4.4.1. Modelos con un factor
4.4.2. Modelos con dos factores y replicación

Ejercicios complementarios

5. El análisis de datos categóricos

5.1. Pruebas de bondad de ajuste
5.1.1. Cuando las probabilidades de cada categoría están completamente especificadas
5.1.2. Para hipótesis compuestas
5.1.3. Prueba de Kolmogorov-Smirnov

5.2. Tablas de contingencia con dos criterios de clasificación
5.2.1. Prueba de homogeneidad.
5.2.2. Prueba de independencia.

5.3. Uso de Statgraphics para análisis de datos categóricos
5.3.1. Contrastes de bondad de ajuste
5.3.2. Opciones tabulares
5.3.3. Opciones gráficas

Ejercicios complementarios

6. Regresión lineal y correlación

6.1. El modelo de regresión lineal simple
6.1.1. Preliminares
6.1.2. El modelo de regresión lineal simple
6.1.3. Supuestos básicos para el modelo ele regresión lineal
6.1.4. Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados
6.1.5. Propiedad de los estimadores de mínimos cuadrados
6.1.6. Teorema de descomposición de la suma de cuadrados

6.2. Inferencias acerca de los parámetros del modelo
6.2.1. Bases para las inferencias
6.2.2. Intervalos de confianza
6.2.3. Pruebas de hipótesis

6.3. Predicción

6.4 Correlación
6.4.1. Covarianza y coeficiente de correlación
6.4.2. Inferencias para la correlación poblacional
6.5. Uso de Statgraphics para el análisis de regresión

Ejercicios complementarios

A. Apéndice de notaciones, prerrequisitos y fórmulas
A.1. Abreviaciones lógicas, abreviaturas y notaciones
A.2. Conjuntos y operaciones de conjuntos
A.3. Conjuntos numéricos e intervalos
A.4. Funciones

B. Guía rápida de Statgraphics y del uso de la calculadora científica

B.1. Estadística descriptiva y distribuciones de probabilidad con Statgraphics
B.1.1. Análisis de un solo conjunto de datos
B.1.2. Análisis simultáneo de dos o más conjuntos de datos
B.1.3. Gráficos de dispersión
B.1.4. Diagramas de presentación
B.1.5. Variables numéricas multidimensionales
B.1.6. Distribuciones de probabilidad.
B.2. Uso de la calculadora en la estadística
B.2.1. Cálculos estadísticos de medidas descriptivas
B.2.2. Cálculos de regresión lineal

C. Apéndice de diagramas y tablas

C.1. La función de distribución normal
C.2. Valores críticos para la distribución t de Student
C.3. Valores críticos para la distribución chi-cuadrada
C.4. Valores críticos para la distribución F
C.5. Números aleatorios uniformemente distribuidos
C.6. Prueba de Kolmogorov-Smirnov
C.7. Valores críticos para la prueba de Cochran
C.8. Rangos estudentizados significativos mínimos rp
C.9. Puntos porcentuales superiores de la distribución de rangos estudentizados
C.10. Resumen de distribuciones muestrales, intervalos y pruebas de hipótesis

Respuestas a ejercicios impares seleccionados
Bibliografía y referencias
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