Prefacio

1. Introducción a la estadística y al análisis de datos
1.1. Panorama general: Inferencia estadística, muestreo, poblaciones y diseño experimental
1.2. El papel de la probabilidad
1.3. Procedimientos de muestreo; acopio de los datos
1.4. Medidas de posición: La media y la mediana de una muestra
Ejercicios
1.5. Medidas de variabilidad
Ejercicios
1.6. Datos discretos y continuos
1.7. Modelado estadístico, inspección científica y diagnósticos gráficos
1.8. Métodos gráficos y descripción de datos
1.9. Tipos generales de estudios estadísticos: Diseño experimental, estudio observacional y
estudio retrospectivo
Ejercicios

2. Probabilidad
2.1. Espacio muestral
2.2. Eventos
Ejercicios
2.3. Conteo de puntos muestrales
Ejercicios
2.4. Probabilidad de un evento
2.5. Reglas aditivas
Ejercicios
2.6. Probabilidad condicional
2.7. Reglas multiplicativas
Ejercicios
2.8. Regla de Bayes
Ejercicios
Ejercicios de repaso

3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
3.1. Concepto de variable aleatoria
3.2. Distribuciones discretas de probabilidad
3.3. Distribuciones continuas de probabilidad
Ejercicios
3.4. Distribuciones de probabilidad conjunta
Ejercicios
Ejercicios de repaso
3.5. Nociones erróneas y riesgos potenciales- relación con el material de otros capítulos

4. Esperanza matemática
4.1. Media de una variable aleatoria
Ejercicios
4.2. Varianza y covarianza de variables aleatorias
Ejercicios
4.3. Medias y varianzas de combinaciones lineales de variables aleatorias
4.4. Teorema de Chebyshev
Ejercicios
Ejercicios de repaso
4.5 Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

5. Algunas distribuciones de probabilidad discreta
5.1. Introducción y motivación
5.2. Distribución uniforme discreta
5.3. Distribuciones binomial y multinomial
Ejercicios
5.4. Distribución hipergeométrica
Ejercicios
5.5. Distribuciones binomial negativa y geométrica
5.6. Distribución de Poisson y proceso de Poisson
Ejercicios
Ejercicios de repaso
5.7. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

6. Algunas distribuciones continuas de probabilidad
6.1. Distribución uniforme continua
6.2. Distribución normal
6.3. Áreas bajo la curva normal
6.4. Aplicaciones de la distribución normal
Ejercicios
6.5. Aproximación normal a la binomial
Ejercicios
6.6. Distribuciones gamma y exponencial
6.7. Aplicaciones de las distribuciones exponencial y ganuna
6.8. Distribución chi cuadrada
6.9. Distribución logarítmica normal
6.10. Distribución de Weibull (opcional)
Ejercicios
Ejercicios de repaso
6.11. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

7. Funciones de variables aleatorias (opcional)
7.1. Introducción
7.2. Transformaciones de variables
7.3. Momentos y funciones generadoras de momentos
Ejercicios

8. Distribuciones de muestreo fundamentales y descripciones de datos
8.1. Muestreo aleatorio
8.2. Algunos estadísticos importantes
Ejercicios
8.3. Presentación de datos y métodos gráficos
8.4. Distribuciones muestrales
8.5. Distribuciones muestrales de medias
Ejercicios
8.6. Distribución muestral de S2
8.7. Distribución t
8.8. Distribución F
Ejercicios
Ejercicios de repaso
8.9. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

9.Problemas de estimación de una y dos muestras
9.1. Introducción
9.2. Inferencia estadística
9.3. Métodos clásicos de estimación
9.4. Una sola muestra: Estimación de la media
9.5. Error estándar de una estimación puntual
9.6. Intervalos de predicción
9.7. Límites de tolerancia
Ejercicios
9.8. Dos muestras: Estimación de la diferencia entre dos medias
9.9. Observaciones pareadas
Ejercicios
9.10. Una sola muestra: Estimación de una proporción
9.11. Dos muestras: Estimación de la diferencia entre dos proporciones
Ejercicios
9.12. Una sola muestra: Estimación de la varianza
9.13. Dos muestras: Estimación de la razón de dos varianzas
Ejercicios
9.14. Estimación de la probabilidad máxima (opcional)
Ejercicios
Ejercicios de repaso
9.15. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

10. Pruebas de hipótesis de una y dos muestras
10.1. Hipótesis estadísticas: Conceptos generales
10.2. Prueba de una hipótesis estadística
10.3. Pruebas de una y dos colas
10.4. Uso de valores P para la toma de decisiones en la prueba de hipótesis
Ejercicios
10.5. Una sola muestra: Pruebas con respecto a una sola media (varianza conocida)
10.6. Relación con la estimación del intervalo de confianza
10.7. Una sola muestra: Pruebas sobre una sola media (varianza desconocida)
10.8. Dos muestras: Pruebas sobre dos medias
10.9. Elección del tamaño de la muestra para probar medias
10.10. Métodos gráficos para comparar medias
Ejercicios
10.11. Una muestra: Prueba sobre una sola proporción
10.12. Dos muestras: Pruebas sobre dos proporciones
Ejercicios
10.13. Pruebas de una y dos muestras referentes a varianzas
Ejercicios
10.14. Prueba de la bondad de ajuste
10.15. Prueba de independencia (datos categóricos)
10.16. Prueba de homogeneidad
10.17. Prueba para varias proporciones
10.18. Estudio de caso de dos muestras
Ejercicios
Ejercicios de repaso
10.19. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

11. Regresión lineal simple y correlación
11.1. Introducción a la regresión lineal
11.2. El modelo de regresión lineal simple
11.3. Los mínimos cuadrados y el modelo ajustado
Ejercicios
11.4. Propiedades de los estimadores de los mínimos cuadrados
11.5. Inferencias que conciernen a los coeficientes de regresión
11.6. Predicción
Ejercicios
11.7. Selección de un modelo de regresión
11.8. El enfoque del análisis de varíanza
11.9. Prueba para la linealidad de la regresión: Datos con observaciones
repetidas
Ejercicios
11.10. Gráficas de datos y transformaciones
11.11. Caso de estudio de regresión lineal simple
11.12. Correlación
Ejercicios
Ejercicios de repaso
11.13. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

12. Regresión lineal múltiple y ciertos modelos de regresión no lineal
12.1. Introducción
12.2. Estimación de los coeficientes
12.3. Modelo de regresión lineal con el empleo de matrices (opcional)
Ejercicios
12.4. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados
12.5. Inferencias en la regresión lineal múltiple
Ejercicios
12.6. Selección de un modelo ajustado mediante la prueba de hipótesis
12.7. Caso especial de ortogonalidad (opcional)
Ejercicios
12.8. Variables categóricas o indicadoras
Ejercicios
12.9. Métodos secuenciales para la selección del modelo
12.10. Estudio de los residuos y trasgresión de las suposiciones (verificación del modelo)
12.11. Validación cruzada, x1, y otros criterios para la selección del modelo
Ejercicios
12.12. Modelos especiales no lineales para condiciones no ideales
Ejercicios de repaso
12.13. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

13. Experimentos con un solo factor: General
13.1. Técnica del análisis de varianza
13.2. La estrategia del diseño de experimentos
13.3. Análisis de varianza de un solo factor: Diseño completamente al azar (ANOVA de un solo
factor)
13.4. Pruebas para la igualdad de diversas varianzas
Ejercicios
13.5 Comparaciones con un grado de libertad
13.6. Comparaciones múltiples
13.7. Comparación de los tratamientos con un control
Ejercicios
13.8. Comparación de un conjunto de tratamientos por bloques
13.9. Diseños por bloques completamente aleatorios
13.10. Métodos gráficos y comprobación del modelo
13.11. Transformaciones de los datos en el análisis de varianza
13.12. Cuadrados latinos (opcional)
Ejercicios
13.13. Modelos de efectos aleatorios
13.14. Potencia de las pruebas del análisis de varianza
13.15. Estudio de caso
Ejercicios
Ejercicios de repaso
13.16. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

14. Experimentos factoriales (dos o más factores)
14.1. Introducción
14.2. Interacción en el experimento de dos factores
14.3. Análisis de varianza de dos factores
Ejercicios
14.4. Experimentos con tres factores
Ejercicios
14.5. Experimentos factoriales de modelos II y III
14.6. Elección del tamaño de la muestra
Ejercicios
Ejercicios de repaso
14.7. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

15. Experimentos factoriales 2k y fracciones
15.1. Introducción
15.2. El factorial 2k: Cálculo de los efectos y análisis de varianza
15.3. Experimento factorial 2 k no replicado
15.4. Estudio de caso del moldeo por inyección
Ejercicios
15.5. Experimentos factoriales en la preparación de la regresión
15.6. El diseño ortogonal
15.7. Experimentos factoriales en bloques incompletos
Ejercicios
15.8. Experimentos factoriales fraccionarios
15.9. Análisis de los experimentos factoriales fraccionarios
Ejercicios
15.10. Fracciones superiores y diseños exploratorios
15.11. Construcción de diseños con resoluciones III y IV, con 8, 16 y 32 puntos de diseño
15.12. Otros diseños de resolución III con dos niveles; los diseños de Plackett-Burman
15.13. Diseño de parámetros robustos
Ejercicios
Ejercicios de repaso
15.14. Nociones erróneas y riesgos potenciales; relación con el material de otros capítulos

16. Estadística no paramétrica
16.1. Pruebas no paramétricas
16.2. Prueba de rango con signo
Ejercicios
16.3. Prueba de la suma de rangos de Wilcoxon
16.4. Prueba de Kruskal-Wallis
Ejercicios
16.5. Pruebas de corridas
16.6. Límites de tolerancia
16.7. Coeficiente de correlación de rango
Ejercicios
Ejercicios de repaso

17. Control estadístico de la calidad
17.1. Introducción
17.2. Naturaleza de los límites de control
17.3. Propósitos de la gráfica de control
17.4. Gráficas de control para variables
17.5. Gráficas de control para atributos
17.6. Gráficas de control de cusum
Ejercicios de repaso

18. Estadística bayesiana (opcional)
18.1. Conceptos bayesianos
18.2. Inferencias bayesianas
18.3. Estimación bayesiana utilizando el contexto de la teoría de decisión
Ejercicios

Bibliografía
A. Tablas y pruebas estadísticas
B. Respuesta a los ejercicios de repaso impares
Índice