Con este libro se pretende hacer una síntesis del método estadístico clásico, de las variables regionalizadas y los métodos geoestadísticos, métodos que surgieron como estadística aplicada a las explotaciones mineras pero cuya aplicación se está extendiendo a campos muy diversos. Se usan programas estadísticos y hojas de cálculo para la resolución de problemas, razonando lo que se hace, de forma activa, sin esfuerzo ni pérdida de tiempo en realizar las operaciones. se aplican los métodos estadísticos, la estimación y los contrastes de hipótesis, relacionando mediante ejemplos los modelos estadísticos con sus aplicaciones. Muchas personas, que se enfrentan a la estadística cuando la necesitan, seconsideran incapaces de juzgar si se puede aplicar un método estadístico a sus datos así como de interpretar los resulta-dos que les proporciona el software al que tienen acceso. No se puede aplicar lo que no se conoce. Muchos resultados erróneos, conclusiones falsas, etc. son consecuencia de aplicación de métodos cuyos requisitos no se han tenido en cuenta en el planteamiento. Otras personas se pierden porque la estadística, como ocurre en muchas disciplinas, usa un vocabulario específico que no les es familiar y abandonan ante la primera dificultad. Este libro no exige conocimientos ni experiencia previa en estadística y trata de paliar las dificultades que se les presentan a personas no matemáticas que necesitan aplicarla. Los temas están ordenados de forma secuencial y es conveniente y recomendable seguir el orden presentado y hacer un razonable esfuerzo por comprender los ejemplos. Los capítulos se ilustran con ejercicios y problemas resueltos tomados de diferentes campos. Al final de cada capítulo se reúnen problemas propuestos. La solución de todos los problemas propuestos se incluye en el apéndice ii.
El propósito principal es este libro, que consta de siete capítulos, es el estudio teórico-práctico de algunos modelos matemáticos discretos en las ciencias de la naturaleza. Se dedica un primer capitulo a una breve presentacion general de aportacioens de las matematicas a las ciencias naturales, señalando algunos modelos matematicos generados por problemas de la biologia, asi como aplicaciones a las ciencias de la naturaleza de modelos matematicos que no han tenido su origen enproblemas de la Ciencia. Los capitulos 2 y 3 se dedican a dar unas nociones de combinatoria y probabilidad en espacios discretos y a una pequeña introduccion de la teoria de grafos. Ambos capitulos, que tienen interes por si mismos, presenta conceptos necesarios para introducir y estudiar las cadenas de Markov, capitulos 4, 5 y 6, y el modelo de la Leslie, capitulo 7, los dos de gran utilidad para el estudiode la evolucion temporal de poblaciones en las ciencias de la naturaleza, en particular en genetica, Zoologia y Ecologia.
Con este libro se pretende hacer una síntesis del método estadístico clásico,de las variables regionalizadas y los métodos geoestadísticos, métodos que surgieron como estadística aplicada a las explotaciones mineras pero cuya aplicacion se esta extendiendo a campos muy diversos. Se usan programas estadisticosy hojas de calculo para la resolucion de problemas, razonando lo que se hace,de forma activa, sin esfuerzo ni perdida de tiempo en realizar las operaciones. se aplican los metodos estadisticos, la estimacion y los contrastes de hipotesis, relacionando mediante ejemplos los modelos estadisticos con sus aplicaciones.Muchas personas, que se enfrentan a la estadistica cuando la necesitan, seconsideran incapaces de juzgar si se puede aplicar un metodo estadistico a sus datos asi como de interpretar los resulta-dos que les proporciona el software alque tienen acceso. No se puede aplicar lo que no se conoce. Muchos resultadoserroneos, conclusiones falsas, etc. son consecuencia de aplicacion de metodoscuyos requisitos no se han tenido en cuenta en el planteamiento. Otras personas se pierden porque la estadistica, como ocurre en muchas disciplinas, usa unvocabulario especifico que no les es familiar y abandonan ante la primera dificultad.Este libro no exige conocimientos ni experiencia previa en estadistica y tratade paliar las dificultades que se les presentan a personas no matematicas quenecesitan aplicarla. Los temas estan ordenados de forma secuencial y es conveniente y recomendable seguir el orden presentado y hacer un razonable esfuerzopor comprender los ejemplos. Los capitulos se ilustran con ejercicios y problemas resueltos tomados de diferentes campos.Al final de cada capitulo se reunen problemas propuestos. La solucion de todoslos problemas propuestos se incluye en el apendice ii. Es apropiado para investigadores que necesiten comprender las tecnicas estadisticas para su aplicacion en la investigacion, para estudiantes de grado y postgrado de ciencias experimentales, ciencias de la salud, ciencias sociales, ingenieria, etc., y paratodas aquellas personas que sientan curiosidad por las aplicaciones de la estadistica.INDICE: Estadistica descriptiva unidimensional. Estadistica descriptiva bidimensional. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad discretas. Distribuciones de probabilidad continuas. Distribuciones bidimensionales y multidimensionales. Inferencia estadistica. Estimacion de los parametros de una poblacion.Intervalos de confianza de los parametros de una poblacion. Contrastes de hipotesis de parametricos. Contrastes no parametricos. Analisis de la varianza y analisis de la regresion. Una introduccion a los procesos estocasticos y a la estadistica espacial: metodos geoestadisticos.Ma Teresa Gonzalez Manteiga (Madrid, 1951) es doctora en Ciencias Matematicas por la universidad Complutense de Madrid (UCM) donde curso la carrera de Ciencias seccion Matematicas. Es Profesora desde el curso 1972-73 en el que comenzo en la UCM como alumna monitor en practicas hasta la actualidad ininterrumpidamente. Fue profesora del Colegio universitario San Pablo-Ceu, adscrito a laUCM. Profesora de algebra, Calculo y estadistica en la E.U.I.T. Forestal de la universidad Politecnica de Madrid (UPM), Profesora Titular de algebra en laE.U.I.T. Industrial de la UPM. desde 1990 es Profesora Titular de la UCM e imparte clases en las Facultades de CC. biologicas y de CC. Geologicas. Mas informacion en la pagina web: http://www.biomatematica.net/Alberto I. Perez de Vargas Luque (Algeciras, 1942) diplme en sciences mathematiques por la universidad de Ginebra y doctor en Matematicas por la UCM. Hasido Profesor en las universidades autonoma y Politecnica de Madrid y en la universidad de Ginebra. Es Catedrat...