Estadística Aplicada a la Administración y a la Economía

Autor: Alfredo Diaz Mata

ISBN: 9701002717

Editorial: McGraw-Hill

Edición: 1

Páginas: 609

Formato: 27x21x2.8

Cant. tomos: 1

Año: 2013

Idioma: España

Origen: México

Disponibilidad.: No Disponible

Gs 288.000
Con aplicaciones en Excel
Estadística aplicada a la administración y la economía es un libro pensando para estudiantes latinoamericanos. Se incluyen numerosos ejemplos resueltos de manera detallada que facilitan la compresión de los conceptos, de los procedimientos de cálculo y de la aplicación de las diversas técnicas estadísticas. A diferencia de otros textos traducidos equivalentes, los ejemplos y los ejercicios parten de nuestra realidad ya que manejan el sistema métrico decimal que se usa en Latinoamérica, lo cual evita dificultades innecesarias en el estudio de la estadística.

Además, en todos los temas se explica, de manera puntual y a través de ejemplos, el manejo de la hoja de cálculo Excel de Microsoft para resolver casi todas las aplicaciones estadísticas. El uso de esta herramienta, además de facilitar la realización de cálculos y operaciones, aumenta la compresión de diversas técnicas estadísticas y familiariza a los estudiantes con el software, así como con el uso extendido de computadoras en el análisis estadístico.

En resumen, este texto ofrece un instrumento que facilita el aprendizaje tanto de los conceptos básicos como de las numerosas y útiles aplicaciones de la estadística en la práctica de la administración, la economía y de las ciencias sociales.
CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN

1.1 Aplicaciones de la estadística
1.2 Estadística descriptiva y estadistica inferencial
1.3 Poblaciones y muestras; parámetros y estadísticos
1.4 Método estadísticos
1.5 Datos estadísticos: variables y su clasificación
1.6 Escalas de Medición
1.7 Variables continuas y variables discontinuas (0 discretas)
1.8 Uso de computadoras en estadistica
1.9 Excel 2007
1.10 Resumen

CAPÍTULO 2 PRESENTACIÓN DE DATOS: TABLAS Y GRÁFICAS

2.1 Principales elementos de tablas y gráficas
2.2 Tablas
2.2.1 Series simples, series de datos y frecuencias, y series de clases y frecuencias
2.2.1.1 Series simples
2.2.1.2 Series de datos y frecuencias
2.2.1.3 Series de clases y frecuencias
2.2.1.4 Construcción de tablas de clases y frecuencias
2.2.2 Tablas de frecuencias para datos cualitativos
2.2.3 Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas
2.2.4 Tablas de doble entrada o de clasificación cruzada 0 de contingencias
2.2.5 Uso de Excel. construcción de distribuciones de frecuencias
2.3 Gráficas (con Excel)
2.3.1 Histogramas
2.3.2 Gráficas de Iíneas
2.3.3 Histogramas y polígonos de frecuencias
2.3.4 Gráficas circulares
2.3.5 Otras aplicaciones
2.4 Resumen
2.5 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 3 MEDIDAS

3.1 Medidas de Posición
3.1.1 Media aritmética
3.1.2 Media ponderada
3.1.3 Media armónica
3.1.4 Media geométrica
3.1.5 Medias o promedios móviles
3.1.6 Mediana
3.1.7 Moda
3.1.8 Percentiles
3.1.8.1 Cuartiles
3.1.8.2 Deciles
3.1.9 Relación entre la media, la mediana y la moda
3.2 Medidas de dispersión
3.2.1 Rango
3.2.2 Desviación media
3.2.3 Desviación intercuartílica
3.2.4 Varianza y Desviacion estándar
3.2.4.1 Uso de la varianza y la desviación estándar muestrales como estimadores
3.2.5 Aplicaciones comunes de la desviación estándar
3.2.5.1 Coeficiente de variación
3.2.5.2 Teorema de Chebyshev
3.2.5.3 Desviacion estándar y distribución normal
3.3 Medidas de composición: la proporción
3.4 Medidas de forma: momentos
3.4.1 Tercer momento respecto a la media y el coeficiente de sesgo
3.4.2 Cuarto momento respecto a la media y el coeficiente de curtosis o apuntamiento
3.5 Funciones estadísticas de Excel y el complemento "Análisis de datos"
3.5.1 Estadistica descriptiva
3.5.2 Media móvil
3.5.3 Percentil y jerarquía
3.6 Resumen
3.7 Fórmulas del capítulo
3.8 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 4 INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD

4.1 Teoría de conjuntos y teoría de la probabilidad
4.2 Conceptos básicos, terminología y notación
4.2.1 Conceptos importantes
4.3 Técnicas de conteo, permutaciones y combinaciones
4.4 Interpretaciones de la probabilidad
4.4.1 Interpretación teórica o clasica
4.4.2 La probabilidad como frecuencia relativa
4.4.3 Interpretación subjetiva de la probabilidad
4.5 Axiomas de la probabilidad
4.5.1 Axioma sobre los posibles valores de la probabilidad
4.5.2 Axioma sobre la suma de las probabilidades de los eventos de un espacio muestral
4.5.3 Axioma sobre la probabilidad de ocurrencia de dos a mas eventos mutuamente excluyentes
4.6 Regia de la suma de probabilidades
4.7 Probabilidad condicional
4.8 Independencia estadistica
4.9 Regia de la multiplicación de probabilidades
4.9.1 La regia de la multiplicación para eventos independientes
4.10 Regla de Bayes
4.11 Resumen
4.12 Formulas del capítulo
4.13 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 5 DISTRIBUCIONES DISCRETAS (DISCONTINUAS) DE PROBABILIDAD

5.1 Introducción
5.2 Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas
5.3 Media y varianza de una distribución de probabilidades
5.4 Distribución binomial
5.4.1 Media y varianza de la distribución binomial
5.4.2 Distribución binomial, tablas de probabilidades binomiales y Excel
5.5 Tres formas de presentar una distribución de probabilidad
5.6 Distribución de Poisson
5.6.1 Distribución de Poisson, tablas de probabilidades Poisson y Excel
5.6.2 Distribución de Poisson como aproximación de la distribución binomial
5.6.3 Media y varianza de la distribución de Poisson
5.7 Distribución hipergeométrica
5.7.1 Media y desviación estándar de la distribución hipergeométrica
5.8 Distribución multinomial
5.8.1 Media y desviación estándar de la distribución multinomial
5.9 Resumen
5.10 Formulas del capítulo
5.11 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 6 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD

6.1 Área como medida de probabilidad
6.2 Distribución normal de probabilidad
6.2.1 Características de la distribución normal
6.2.2 Distribución normal estándar
6.2.3 Tabla de áreas bajo la curva normal
6.2.3.1 Excel y áreas bajo la curva normal
6.2.3.2 Determinación de z a partir del área o la probabilidad
6.2.4 Determinación de probabilidades para cualquier distribución normal
6.2.4.1 Excel y probabilidades para cualquier distribución normal
6.2.4.2 Determinación de valores de la variable, o de z, a partir del área o la probabilidad
6.3 Ajuste cuando se utiliza la distribución normal para evaluar probabilidades de una variable discreta (ajuste por discontinuidad)
6.4 Aproximación de distribuciones de probabilidad de variables discontinuas con la distribución normal
6.4.1 Aproximación de la distribución binomial con la distribución normal
6.4.2 Aproximación de la distribución de Poisson con la distribución normal
6.5 Distribución exponencial de probabilidad
6.5.1 Relación entre la distribución exponencial y la distribución de Poisson
6.6 Otras distribuciones de probabilidad continuas
6.7 Advertencia
6.8 Resumen
6.9 Formulas del capítulo
6.10 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 7 MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES

7.1 Introducción al muestreo
7.1.1 Parámetros, estadísticos y estimadores
7.1.2 Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis
7.1.3 Estimaciones por punto y estimaciones por intervalo
7.1.4 Muestreo aleatorio y muestreo de juicio
7.1.5 Muestreo aleatorio y Excel
7.1.5.1 Generación de numeros aleatorios
7.1.5.2 Muestra
7.1.6 Muestras únicas y muestras múltiples
7.1.7 Muestras relacionadas y muestras independientes
7.1.8 Tipos de muestreo aleatorio
7.1.9 Etapas de un estudio por muestreo
7.1.10 Distribuciones muestrales
7.2 Distribución muestral de la media
7.2.1 Desarrollo
7.2.2 Tres conclusiones importantes que se desprenden de la distribución muestral de la media: el teorema central del límite
7.2.3 Formula del error estándar de la media y factor de corrección por población finita
7.2.4 Consideraciones adicionales sobre la distribución muestral de la media
7.2.5 Aplicaciones del análisis de la distribución muestral de la media
7.3 Distribución muestral de la proporción
7.3.1 Desarrollo
7.3.2 Tres conclusiones importantes sobre la distribución muestral de la proporción
7.3.3 Formula del error estándar de la proporción y factor de corrección por población finita
7.3.4 Consideraciones adicionales sobre la distribución muestral de la proporción
7.4 Distribución muestral de la varianza
7.4.1 Distribuciones muestrales sin reemplazo y con reemplazo
7.4.2 Estimadores insesgados y estimadores sesgados
7.5 Resumen
7.6 Fórmulas del capítulo
7.7 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 8 ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

8.1 Estimaciones por punto y estimaciones por intervalo
8.2 Error de muestreo y errores que no son de muestreo
8.3 Propiedades de los estimadores
8.4 Estimación de una media con muestras grandes
8.4.1 Los 3 elementos de una estimación por intervalo
8.4.2 Estimador y parámetro estimado
8.4.3 Cuando si se puede utilizar la distribución normal para hacer estimaciones de parámetros, y cuando no
8.4.4 Determinación del tamaño de muestra necesario para estimar una media
8.4.4.1 Cuando no se incluye el factor de corrección por población finita
8.4.4.2 Cuando si se incluye el factor de corrección por población finita
8.5 Comparación de la estimación de parametros con muestras grandes y muestras pequeñas
8.5.1 Distribución t de Student, su tabla de áreas y Excel
8.6 Estimación de una media con muestras pequenas
8.6.1 La población se distribuye de forma normal y se conoce la desviación estándar de la población: estadístico de prueba, z
8.6.2 La población se distribuye de forma normal pero no se conoce la desviación estándar de la población: estadístico de prueba, t de Student
8.6.3 La población no se distribuye de forma normal
8.7 Estimación de una proporción
8.7.1 Determinación del tamaño de muestra para estimar una proporcion
8.7.1.1 Cuando no se incluye el factor de corrección por población finita
8.7.1.2 Incluyendo el factor de corrección por población finita
8.8 Otros intervalos de confianza
8.8.1 Intervalos de confianza para la diferencia entre 2 medias poblacionales
8.8.2 Intervalos de confianza para la diferencia entre 2 proporciones poblacionales
8.8.3 Intervalos de confianza para el total de una población a partir de una media
8.8.4 Intervalos de confianza para el total de una población a partir de una proporción
8.9 Resumen
8.10 Uso de Excel para construir intervalos
8.11 Formulas del capítulo
8.12 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 9 PRUEBAS DE HIPÓTESIS

9.1 Introducción
9.2 Planteamiento de las hipótesis
9.3 Errores tipo I y tipo II
9.4 Procedimiento para realizar pruebas de hipótesis
9.5 Elaboración de una gráfica
9.6 Pruebas de 1 y de 2 extremos. Regiones de aceptación y de rechazo
9.6.1 Pruebas de 2 extremos o colas
9.6.2 Prueba de hipótesis de la cola inferior o del extremo izquierdo
9.6.3 Prueba de hipótesis de la cola superior o del extremo derecho
9.7 Métodos para realizar pruebas de hipótesis
9.7.1 Método del intervalo
9.7.2 Método del estadístico de prueba
9.7.3 Método del valor de la P
9.7.4 Resumen de los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis con los 3 metódos
9.8 Prueba de hipótesis sobre una proporcion poblacional
9.9 Resumen
9.10 Uso de Excel
9.11 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 10 PRUEBAS DE HIPÓTESIS PARA 2 POBLACIONES

10.1 Panorama general de las pruebas de hipótesis
10.2 Pruebas de hipótesis sobre la diferencia entre 2 medias
10.2.1 Pruebas con muestras grandes e independientes
10.2.1.1 Cuando se conocen las varianzas de las 2 poblaciones
10.2.1.2 Cuando no se conocen las varianzas y no se asume que sean iguales
10.2.1.3 Cuando no se conocen las varianzas pero se asume que son iguales
10.2.2 Pruebas con muestras pequeñas e independientes, variables distribuidas normalmente
10.2.2.1 Cuando no se conocen las varianzas pero se asume que son iguales
10.2.2.2 Cuando no se conocen las varianzas y no se asume que sean iguales
10.2.3 Pruebas para muestras pareadas cuando no se conocen las varianzas pero no se necesita asumir que sean iguales
10.3 Pruebas de hipótesis sobre la diferencia entre 2 proporciones
10.4 Prueba para la diferencia entre 2 varianzas
10.4.1 Distribución Fy Excel
10.5 Excel y pruebas de hipótesis para 2 muestras
10.6 Resumen
10.7 Formulas del capítulo
10.8 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 11 PRUEBAS DE HIPÓTESIS CON LA DISTRIBUCIÓN JI CUADRADA

11.1 Introducción
11.2 Distribución ji cuadrada (x2)
11.3 Tablas de áreas bajo la curva de la distribución ji cuadrada
11.3.1 Excel y la tabla de áreas para %2
11.4 Pruebas de hipótesis para la varianza de una población
11.5 Distribución ji cuadrada a partir de frecuencias observadas y frecuencias esperadas
11.6 Pruebas para una proporcion con z y con %2
11.6.1 Prueba de una proporcion con z
11.6.2 Prueba de una proporcion con x2
11.7 Prueba para la diferencia entre 2 proporciones con z y con X2
11.7.1 Prueba para la diferencia entre 2 proporciones con z
11.7.2 Prueba para la diferencia entre 2 proporciones con X2
11.8 Relación entre las pruebas de hipótesis para proporciones con z y con X2
11.9 Prueba para la diferencia entre n proporciones
11.10 Pruebas de bondad de ajuste a distribuciones teóricas
11.10.1 Pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal
11.10.2 Pruebas de bondad de ajuste a una distribución Poisson
11.10.3 Pruebas de bondad de ajuste a una distribución binomial
11.11 Pruebas de bondad de ajuste entre distribuciones empíricas
11.12 Pruebas sobre la independencia entre 2 variables
11.13 Pruebas paramétricas y pruebas no paramétricas
11.14 Excel y la distribución ji cuadrada
11.14.1 Función Distr.Chi
11.14.2 La función Prueba.Chi
11.15 Resumen
11.16 Formulas del capítulo
11.17 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 12 ANÁLISIS DE VARIANZA

12.1 Introducción
12.2 Suposiciones en que se basan las técnicas de análisis de varianza
12.3 El diseño completamente aleatorizado de un factor
12.4 Procedimiento para el ANOVA con el diseño completamente aleatorizado de un factor
12.5 Excel y ANOVA de un factor
12.6 Comparaciones múltiples entre pares de medias de tratamiento
12.7 Análisis de varianza de dos factores
12.8 Excel y ANOVA de dos factores
12.9 Análisis de varianza de dos factores con interacción
12.10 Excel y ANOVA de dos factores con interacción
12.11 Resumen
12.12 Formulas del capítulo
12.13 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 13 ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

13.1 Ecuación y recta de regresión
13.2 Método de mínimos cuadrados 377?
13.2.1 Derivación algebraica de las ecuaciones normales
13.2.2 Derivación de las ecuaciones normales mediante derivadas parciales
13.3 Determinación de la ecuación de regresión
13.3.1 Despeje simultaneo de ay ben las 2 ecuaciones normales
13.3.2 Resolución simulttnea de las 2 ecuaciones normales
13.3.3 Resolución mediante sumas de cuadrados
13.3.4 Uso de Excel
13.4 Modelo de regresión y sus supuestos
13.5 Sumas de cuadrados en el análisis de regresión
13.6 Desviacion estándar de regresión
13.7 Inferencias estadísticas sobre la pendiente B1
13.7.1 Pruebas de hipótesis sobre la pendiente B1
13.7.1.1 Prueba sobre la pendiente B1 utilizando la t de Student
13.7.1.2 Prueba sobre la pendiente utilizando la F de Fisher
13.7.2 Estimación por intervalo de B1
13.8 Uso de la ecuación de regresión para estimación y predicción
13.8.1 Estimación por intervalo de y para valores dados de x
13.8.2 Pronósticos de y para valores dados de x
13.9 Recapitulación del análisis de regresión lineal simple
13.10 Análisis de correlación
13.10.1 Coeficiente de correlación y Excel
13.10.2 Momento-producto de Pearson, otra manera de interpretar el coeficiente de correlación
13.10.3 Prueba de hipótesis sobre el coeficiente de correlación
13.10.4 Correlación serial o autocorrelación
13.10.4.1 Prueba de hipótesis sobre el coeficiente de correlación serial
13.11 Resumen
13.12 Formulas del capítulo
13.13 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 14 ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

14.1 Modelo de regresión lineal múltiple y sus supuestos
14.2 Obtención de la ecuación de regresión lineal múltiple
14.3 Multicolinealidad y las variables que mejor se relacionan con la variable dependiente: uso de la matriz de correlaciones
14.4 Evaluación de la ecuación de regresión
14.4.1 Evaluación de la ecuación de regresión mediante el coeficiente de determinación múltiple
14.4.2 Evaluación de la ecuación de regresión mediante el análisis de varianza y la prueba F
14.4.3 Inferencias sobre coeficientes de regresión parciales individuales
14.4.4 Análisis de residuales
14.5 Uso del modelo de regresión lineal múltiple
14.5.1 Intervalos de confianza para los pronósticos
14.5.2 Intervalos de confianza para estimaciones de la media de una subpoblación de valores y
14.6 Variables independientes cualitativas
14.7 Regresión por pasos
14.7.1 Eliminación posterior
14.7.2 Regresión por pasos mediante selección previa
14.8 Resumen
14.9 Formulas del capítulo
14.10 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 15 NÚMEROS

15.1 Usos de los numeros índice
15.2 Numeros índice simples
15.3 Numeros índice agregados
15.4 Numeros índice agregados de Laspeyres, de Paasche e ideal de Fischer
15.4.1 Índice de Laspeyres
15.4.2 Índice de Paasche
15.4.3 Índice ideal de Fischer
15.5 Números índices en cadena
15.5.1 Numeros índice en cadena y rendimientos bursátiles
15.6 Índices para Propósitos especiales
15.6.1 Índices de precios ai consumidor y al productor
15.6.1.1 El índice Nacional de Precios al Consumidor
15.6.1.2 Calculo de la inflación mediante el INPC
15.6.1.3 Cambio de periodo base
15.6.1.4 Deflación de series de tiempo con el INPC
15.6.1.5 El índice Nacional de Precios al Productor
15.6.2 índices bursátiles
15.7 Números índices y Excel
15.8 Resumen
15.9 Formulas del capítulo
15.10 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 16 ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

16.1 Modelo clásico de series de tiempo
16.2 Análisis grafico de la tendencia
16.3 Tendencia secular
16.3.1 Suavización con promedios móviles exponenciales
16.3.1.1 Pronósticos con promedios móviles exponenciales
16.3.2 Ajuste de una recta con mínimos cuadrados
16.3.3 Ajuste de una función exponencial con mínimos cuadrados
16.3.4 Ajuste de una parábola con mínimos cuadrados
16.4 Variaciones estacionales
16.4.1 Cálculo de índices estacionales
16.4.2 Desestacionalización de series de tiempo
16.4.3 Pronósticos con índices estacionales
16.5 Variaciones cíclicas
16.6 Resumen
16.7 Fórmulas del capítulo
16.8 Ejercicios adicionales

CAPÍTULO 17 PRUEBAS ESTADISTICAS NO PARAMÉTRICAS

17.1 Pruebas de hipótesis no paramétricas en este libro
17.2 Prueba de rachas para aleatoriedad de Wald-Wolfowitz
17.2.1 Características
17.2.2 Excel y el cálculo de probabilidades para la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz
17.3 Prueba de los signos
17.3.1 Características
17.3.2 Prueba del signo para una muestra pequeña
17.3.3 Prueba del signo para una muestra grande (aproximación normal)
17.3.4 Prueba del signo para 2 muestras apareadas pequenas
17.3.5 Prueba del signo para 2 muestras apareadas grandes (aproximación normal)
17.4 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon
17.4.1 Características
17.4.2 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una muestra pequeña
17.4.3 Excel y la prueba de rangos con signo de Wilcoxon
17.4.4 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una muestra grande (aproximación normal)
17.4.5 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para 2 muestras apareadas pequeñas
17.4.6 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para 2 muestras apareadas grandes (aproximación normal)
17.5 Prueba U de Mann-Whitney para 2 muestras independientes
17.5.1 Características
17.6 Prueba de suma de rangos de Kruskal-Wallis para más de 2 medias
17.7 Prueba de Friedman para diseños en bloques aleatorizados
17.8 Coeficiente de correlación por rangos de Spearman
17.9 Resumen
17.10 Formulas del capítulo
17.11 Ejercicios adicionales

APÉNDICES

Apéndice 1 Tabla de probabilidades nominales
Apéndice 2 Tabla de probabilidades de Poisson
Apéndice 3 Tabla de áreas bajo la distribución t de Student
Apéndice 4 Tablas de la distribución F
Apéndice 5 Tabla de áreas bajo la distribución ji cuadrada
Apéndice 6 Valores críticos de la T de Wilcoxon
Apéndice 7 Tabla para la prueba de Mann Whitney y de Daniel y Terrell

Glosario
Respuestas a los ejercicios nones
Índice analítico
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