Libros de estadística y probabilidad, página 11 de 115

This package includes a physical copy of Statistics for Business and Economics: Global Edition, 8/e by Paul Newbold, William Carlson and Betty Thorne, as well as access to the eText. For courses in Business Statistics. A classic text for accuracy and statistical precision. Statistics for Business and Economics enables students to conduct serious analysis of applied problems rather than running simple canned applications. This text is also at a mathematically higher level than most business statistics texts and provides students with the knowledge they need to become stronger analysts for future managerial positions. The eighth edition of this book has been revised and updated to provide students with improved problem contexts for learning how statistical methods can improve their analysis and understanding of business and economics.

HUERGA CASTRO, CARMENIntroducción a la probabilidad. Variables aleatorias unidimensionales. Variables aleatorias bidimensionales. Modelos probabilísticos. Estimadores de máxima verosimilitud: propiedades. Estimacion por intervalo y contraste de hipotesis prametricas. Contrastes de bondad de ajuste y analisis de trablas de contingencia. Introduccion a los modelos de regresion lineal.

Esta obra se apoya en las matemáticas cuando se considera que ello enriquece la labor didáctica. Tal enfoque impide que el material se convierta en una mera colección de herramientas sin fundamentos, y que el usuario solo sea capaz de aplicarlas dentro de límites muy estrechos. - Esta nueva edición incluye abundantes ejercicios, los cuales desafían al estudiante a utilizar los conceptos del texto para resolver problemas relacionados con diversas situaciones del campo científico y de la ingeniería. - Se incorporó un nuevo (y opcional) mini-capítulo sobre la estadística bayesiana. - Se agregó entre un 15 y un 20% de problemas nuevos, con muchas aplicaciones recientes demostradas en ingeniería, así como en las ciencias biológicas, físicas y de la computación.

El conocimiento estadístico se ha de basar en la realidad, en lo que es observable, para poder elaborar conclusiones acerca de los fenómenos aleatorios. La teoría que desarrolla los procesos de evaluacion de las conclusiones y que facilita el metodo de validacion de las mismas es la inferencia estadistica. Esta teoria acoge necesariamente el calculo de probabilidades, tanto para disponer de modelos que permitan explicar los fenomenos analizados como para medir la aleatoriedad de la informacion utilizada y de las propias conclusiones alcanzadas. El modelo de sistematizacion, analisis y sintesis de la informacion disponible es la estadistica descriptiva. Esta obra recoge, de manera sistematizada y pedagogica, una seleccion de problemas que ayudan al estudiante a comprender y asimilar los conceptos relativos a la estadistica descriptiva y al calculo de probabilidades para poder aplicarlos posteriormente en los procesos de inferencia. En esta nueva edicion se han revisado y ampliado los contenidos, incluyendo el analisis conjunto de variables cualitativas e introduciendo un nuevo capitulo dedicado al estudio de los numeros indices, lo que ha permitido ampliar el horizonte en el estudio descriptivo de los fenomenos aleatorios. El objetivo es facilitar al alumno la comprension de aquellos conocimientos estadisticos a los cuales se enfrenta por primera vez en los primeros cursos de su ingenieria, licenciatura o diplomatura. Para ello, los ejercicios estan resueltos de forma clara, rigurosa y completa, ofreciendo los distintos enfoques que el problema o ejercicio pueda presentar.

En el marc d’un projecte d’innovació docent s’ha gestat el material que es presenta, que té com a objectiu fonamental reunir en un sol volum els elements bàsics més importants de l’àlgebra (per a la

La estadística la podemos clasificar en dos bloques: estadística descriptiva e inferencia estadística. La estadística no está restringida, como algunos creen, a ser descriptiva (número de tarjetas rojas en un juego, o porcentaje de personas con más de 25 años en una población). Para llegar a conclusiones se deben elaborar modelos probabilísticos que resuman toda la información disponible sobre el problema. Cuando existe incertidumbre el modelo es descrito mediante la probabilidad. Un modelo es un conjunto de reglas que explican de manera simplificada algún problema real...

Este libro recorre la Hisotira de la Estadística y la Probabilidad a través de los nombres propios que la han forjado a lo largo de sus cuatro siglos de existencia. De cada una de estas personalidades destacadas figura, junto a la preceptiva reseña biográfica -salpicada de anécdotas que animan y endulzan la lectura-, un recordatorio de las principales aportaciones científicas y un dibujo o chiste gráfico, sobre algún hecho curioso de su vida. La peculiaridad de esta obra radica en la dimensión divulgativa de la Historia de la Estadística -haciendo uso de un lenguaje sencillo que pretende acercarse al público más joven- y en el tratamiento gráfico dado a cada personaje. Humor y claridad son los ingredientes de estos huesos de santo de la Estadística magníficamente mezclados por el autor. Que su lectura les deje el mejor sabor del saber humano en este apasionante campo.

El objetivo de este libro de problemas es ayudar a comprender todo un conjunto de técnicas exploratorias y estadísticas que sintetizan, representan e interpretan los datos obtenidos al observar simultaneamente varias variables estadisticas. Mediante el analisis de conjuntos de datos reales se ha recogido la diversidad de los campos de aplicacion del Analisis Multivariante, como son el mundo de la Economia y las Finanzas, las Ciencias Experimentales y la Ingenieria o tambien en las Ciencias Humanas y Sociales. Este libro pretende ser tanto un complemento y una ayuda detallada al estudiante, como una guia que inspire al docente y facilite la no siempre sencilla tarea de buscar conjuntos de datos didacticos e interesantes. La inclusion de programas detallados en Matlab facilita al estudiante la interaccion con esta herramienta tan versatil, llenando las lagunas informaticas en las que el profesor a menudo no tiene tiempo de detenerse. Este libro contribuye ademas a la formacion practica de un tipo de profesional cada vez mas demandado por las empresas: tecnicos con conocimientos de estadistica capaces de implementar sus analisis en Matlab. Amparo Baillo Moreno es licenciada y doctora en Matematicas por la Univer-sidad Autonoma de Madrid, donde trabaja actualmente como investigadora postdoctoral del programa SIMUMAT financiado por la Comunidad de Madrid. Posee un master en Finanzas Cuantitativas por la Escuela de Finanzas Aplica-das y ha trabajado en el area de Riesgos del Grupo Santander. Cuenta con varias publicaciones cientificas en revistas internacionales de impacto y ha participado en distintos proyectos de I+D financiados en convocatorias publicas nacionales. Desde 1998 ha impartido docencia en las universidades Autonoma de Madrid y Carlos III de Madrid. Aurea Grane Chavez es licenciada y doctora en Matematicas por la Universidad de Barcelona. Forma parte del Grupo de Analisis Multivariant