03033nam a22002657a 450000500170000000800410001702000220005804000220008008200120010210000300011424501140014425000250025826000500028330000190033350507400035252012950109265000230238765000360241065000240244665500270247085601220249794200120261999900150263195201210264620240201202858.0230516b2010    mx |||||o|||| 00| | spa d  a978-607-481-399-9  aISAE Centralerda  aDigital  97340aWackerly, Dennis D.  a Estadística matemática con aplicaciones /cDennis D. Wackerly, Richard L. Scheaffer y William Mendenhall  aSéptima Edición.  aMéxico :bCengage Learning Editores,c2010.  a939 páginas.  a1. ¿Qué es estadística? 
2. Probabilidad 
3. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad 
4. Variables continuas y sus distribuciones de probabilidad 
5. Distribuciones de probabilidad multivariantes 
6. Funciones de variables aleatorias 
7. Distribuciones muestrales y el teorema del límite central 
8. Estimación 
9. Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación 
10. Prueba de hipótesis 
11. Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados 
12. Consideraciones al diseñar experimentos 
13. El análisis de varianza 
14. Análisis de datos categóricos 
15. Estadística no paramétrica 
16. Introducción a los métodos de Bayes para inferencia 
Apéndices  aEn este exitoso texto, el más ampliamente utilizado en las 200 mejores escuelas de Estados Unidos, los autores Dennis D. Wackerly, William Mendenhall III y Richard L. Scheaffer, presentan la teoría de la estadística en el contexto de la solución de problemas prácticos y aplicaciones al mundo real. Utilizan eficientemente las matemáticas como una herramienta necesaria para promover una firme comprensión de las técnicas estadísticas.
Estadística matemática con aplicaciones fue escrito para el uso de los estudiantes en cursos universitarios de un año (9 horas-trimestre o 6 horas-semestre) de estadística matemática. El propósito de este libro es presentar una sólida base al estudiante, de la teoría estadística y al mismo tiempo darle orientación de la relevancia e importancia de la teoría para resolver problemas prácticos del mundo real.

Pensamos que un curso de este tipo es apropiado para casi todas las disciplinas de licenciatura, incluyendo matemáticas, donde el contacto con aplicaciones puede ser una experiencia motivadora y alentadora. El único requisito matemático previo es un conocimiento profundo de cálculo universitario de primer año, incluyendo sumas de series infinitas, derivadas e integración simple y doble. 09924aEstadística 09381aEstadística matemática 09805aProbabilidades 0aLibros electrónicos.  uhttps://isae.metabiblioteca.org/cgi-bin/koha/opac-retrieve-file.pl?id=125d472020b4f292257005f482f26239zDocumento PDF  2ddccCF  c3151d3151  102ddc40708DIGaPDFbPDFcDigitald2023-05-16eDigitalfDigitalg0.00l0oDigitalp96873r2023-05-16 00:00:00yCF