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Díaz, M. (2019). Estadística inferencial aplicada (1.ª ed.). Editorial Universidad del Norte. https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
Díaz, Martín. Estadística inferencial aplicada 1.ª ed. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte, 2019. https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
M. Díaz, Estadística inferencial aplicada, 1.ª ed. Barranquilla, Colombia: Editorial Universidad del Norte, 2019. [En línea]. Disponible en: https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
Díaz, Martín. Estadística inferencial aplicada. 1.ª ed. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte, 2019. PDF. https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
Díaz, Martín. Estadística inferencial aplicada. 1.ª ed. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte, 2019. e-PUB. https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
Díaz, Martín. Estadística inferencial aplicada. 1.ª ed. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte, 2019. Tapa blanda o Bolsillo https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
Díaz M. Estadística inferencial aplicada. 1.ª ed. Barranquilla: Editorial Universidad del Norte; 2019. Disponible en: https://editorial.uninorte.edu.co/gpd-estadistica-inferencial-aplicada.html
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Licenciado en Matemáticas y Física, Universidad del Atlántico (Colombia). Magíster en Matemáticas, Universidad del Valle - Universidad del Norte (Colombia). Con más de 32 años de experiencia docente. Profesor de tiempo completo de la Universidad del Norte.
Índice general
Capítulo 1 Distribuciones continuas
11 Resumen
12 Problemas de aplicación
13 Distribuciones continuas de interés
131 Distribución Normal
132 Propiedades de la distribución normal
133 Distribución Gamma
134 Distribución t de Student
135 Propiedades de la distribución t de Student
136 Distribución chi-cuadrado
137 Propiedades de la distribución chi-cuadrado
138 Distribución F de Fisher
139 Propiedades de la distribución F de Fisher
1310 Familia exponencial de distribuciones
1311 Ejemplos: Caso uniparamétrico
1312 Ejemplos: Caso multiparamétrico
14 Taller
Capítulo 2 Distribuciones muestrales
21 Resumen
22 Parámetros y estadísticos
23 Distribuciones muestrales
231 Definiciones sobre algunas distribuciones muestrales
232 Distribución de la diferencia de dos medias muestrales Muestras independientes
233 Distribución de la proporción muestral
234 Distribución de la diferencia de dos proporciones muestrales
24 Distribuciones para muestras pequeñas
241 Media muestral, muestras pequeñas
242 Diferencia de dos medias muestrales con varianzas poblacionales iguales y desconocidas
243 Diferencia de dos medias muestrales con varianzas poblacionales desiguales y desconocidas
244 Distribución para la varianza muestral
245 Distribución para el cociente de dos varianzas muestrales
25 Taller
26 Ejercicios
Capítulo 3 Estimación de parámetros
31 Resumen
32 Estimación de parámetros
321 Propiedades de un buen estimador puntual
33 Métodos de estimación puntual
331 Método de máxima verosimilitud (ML)
332 Método de los mínimos cuadrados
333 Estimadores puntuales para los parámetros estudiados
34 Método de estimación por intervalo
341 Estimación por intervalos para los parámetros estudiados
35 Taller
36 Ejercicios
Capítulo 4 Prueba de hipótesis
41 Resumen
42 Prueba de hipótesis
43 Prueba de hipótesis para los parámetros estudiados
431 Prueba de hipótesis para la media en población normal con varianza conocida
432 Prueba de hipótesis para la media en una población con varianza desconocida, muestra grande
433 Prueba de hipótesis para la diferencia de dos medias en poblaciones normalmente distribuidas con varianzas conocidas
434 Prueba de hipótesis para la diferencia de dos medias en poblaciones con varianzas desconocidas, muestras grandes
435 Prueba de hipótesis para una proporción
436 Prueba de hipótesis para la proporción en una población finita
437 Prueba de hipótesis para la diferencia de dos proporciones poblacionales
438 Prueba de hipótesis para la media en una población normal con varianza desconocida, muestra peque ̃na
439 Prueba de hipótesis para la diferencia de dos medias en poblaciones normalmente distribuidas con varianzas finitas desconocidas, pero iguales, en muestras pequeñas
4310 Prueba de hipótesis para la diferencia de dos medias en poblacionales con distribuciones normales, varianzas finitas desconocidas y desiguales, en muestras pequeñas
4311 Prueba de hipótesis para la varianza en una población con distribución normal
4312 Prueba de hipótesis para el cociente de dos varianzas en poblaciones con distribuciones normales
44 Prueba de hipótesis para los parámetros estudiados, en más de dos poblaciones
441 Prueba de hipótesis para la igualdad de más de dos medias en poblaciones normales
442 Prueba de hipótesis para la igualdad de más de dos varianzas en poblaciones normales
45 Prueba de hipótesis con el estadístico chi-cuadrado
451 Prueba de hipótesis para la igualdad de proporciones en dos o más poblacionales (prueba de homogeneidad)
46 Prueba de hipótesis sobre la forma de la función de distribución de una variable en una población
461 Prueba de bondad de ajuste a una distribución discreta
462 Prueba de bondad de ajuste a una distribución continua
47 Prueba de independencia
entre dos variables cualitativas
48 Taller
49 Ejercicios
Capítulo 5 Regresión Lineal Simple
51 Resumen
52 Presentación del modelo
53 Interpretación de los parámetros en el modelo de regresión poblacional
54 Supuestos del modelo
55 Ecuación de regresión lineal simple estimada
56 Bondad de ajuste del modelo
57 Predicción para un valor promedio de Y dado un valor x0 de X, μY
58 Valor pronosticado de Y dado un valor específico x0 de X
59 Resumen de intervalo de confianza de 100(1 − α) % para los parámetros estudiados
510 Resumen de pruebas de hipótesis para los parámetros estudiados
511 Taller
512 Ejercicios
Capítulo 6 Solución: problemas de aplicación
61 Resumen
62 Solución: problema de aplicación 1
63 Solución: problema de aplicación 2
64 Solución: problema de aplicación 3