\n<\/span>1.1.- Introducci\u00f3n
\n1.2.- Datos e Informaci\u00f3n
\n1.3.- Algo m\u00e1s Formal sobre Muestras
\n1.4.- Tabulaci\u00f3n de Datos
\n1.5.- Gr\u00e1ficos de Frecuencias
\n1.6.- Cuantiles de una Muestra
\n1.7.- Algoritmos para el C\u00e1lculo de Cuantiles
\n1.8.- Medidas de Tendencia Central y Dispersi\u00f3n
\n1.9.- M\u00e1s sobre Dispersi\u00f3n
\n1.10.- Trabajo con dos o m\u00e1s Variables
\n1.11.- Estad\u00edstica Descriptiva Multivariada
\n1.12.- Observaci\u00f3n de Procesos en el Tiempo
\n1.13.- Datos Cualitativos<\/p>\n
Cap\u00edtulo 2: M\u00e9todos de Enumeraci\u00f3n, Funci\u00f3n de Probabilidades y Eventos<\/span> Cap\u00edtulo 3: Modelos Estoc\u00e1sticos: Variables Aleatorias Discretas<\/span> Cap\u00edtulo 4: Modelos Estoc\u00e1sticos: Variables Aleatorias Continuas Cap\u00edtulo 5: Vectores Aleatorios<\/span> Cap\u00edtulo 6: Convergencia de Variables Aleatorias y Estimaci\u00f3n de Punto Cap\u00edtulo 7: Estimaci\u00f3n por Intervalos y Fundamentos de Contrastes de Hip\u00f3tesis Cap\u00edtulo 8: Pruebas de Hip\u00f3tesis relacionadas con una sola Muestra Cap\u00edtulo 9: Inferencias Relacionadas con dos Muestras Cap\u00edtulo 10: Regresi\u00f3n Lineal Simple Cap\u00edtulo 11: Regresi\u00f3n M\u00faltiple y Modelos no Lineales Cap\u00edtulo 12: Estad\u00edstica y Calidad Anexo I: Tablas de Distribuciones de Variables Aleatorias Aqu\u00ed el contenido de cada uno de los cap\u00edtulos y anexos:\u00a0 Cap\u00edtulo 1: Tratamiento Estad\u00edstico de Datos 1.1.- Introducci\u00f3n 1.2.- Datos e Informaci\u00f3n 1.3.- Algo m\u00e1s Formal sobre Muestras 1.4.- Tabulaci\u00f3n de Datos 1.5.- Gr\u00e1ficos de Frecuencias 1.6.- Cuantiles de una Muestra 1.7.- Algoritmos para el C\u00e1lculo de Cuantiles 1.8.- Medidas de Tendencia Central y […]<\/p>\n","protected":false},"author":621,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[191,24658],"tags":[24661,24660],"class_list":["post-422","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-amigos","category-estadistica-y-probabilidades","tag-contenido-anexos","tag-contenido-capitulos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/422","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/users\/621"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=422"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/422\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":500,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/422\/revisions\/500"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=422"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=422"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=422"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\n<\/strong>2.1.- Introducci\u00f3n
\n2.2.- Experimento Estad\u00edstico y Espacio Muestral
\n2.3.- Funciones que se Eval\u00faan en Conjuntos
\n2.4.- M\u00e9todos de Enumeraci\u00f3n
\n2.5.- Probabilidad Condicional
\n2.6.- Independencia Estoc\u00e1stica de Eventos
\n2.7.- Regla de la Probabilidad Total y Teorema de Bayes
\n2.8.- Apuestas y Probabilidades<\/p>\n
\n<\/strong>3.1.- Introducci\u00f3n
\n3.2.- La Definici\u00f3n de Variable Aleatoria
\n3.3.- La Distribuci\u00f3n de Probabilidades de una Variable Aleatoria Discreta
\n3.4.- Valores Esperados de una Variable Aleatoria
\n3.5.- Medidas de Forma: Asimetr\u00eda y Apuntamiento
\n3.6.- Funci\u00f3n Generadora de Momentos
\n3.7.- Estandarizaci\u00f3n de Variables Aleatorias
\n3.8.- Variables Aleatorias m\u00e1s Usuales
\n3.9.- C\u00e1lculo Recursivo y Aproximaci\u00f3n de la Distribuci\u00f3n Binomial
\n3.10.- Otras Presentaciones de Variables Aleatorias Discretas
\n3.11.- Utilizaci\u00f3n de la Distribuci\u00f3n Hipergeom\u00e9trica en Planes de Muestreo de Aceptaci\u00f3n<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>4.1.- Introducci\u00f3n
\n4.2.- Modelos Aleatorios Continuos: Generalidades
\n4.3.- Asignaci\u00f3n de Probabilidades a trav\u00e9s de Variables Aleatorias Continuas
\n4.4.- Eventos en Espacios Muestrales Continuos
\n4.5.- Valores Esperados de una Variable Aleatoria Continua
\n4.6.- Cuantiles de una Variable Aleatoria Continua
\n4.7.- Una Distribuci\u00f3n Excepcional
\n4.8.- Acerca del Modelo Exponencial: un Tratamiento poco Formal
\n4.9.- Modelos de Variables Aleatorias Continuas
\n4.10.- Relaci\u00f3n entre la Normal Est\u00e1ndar y la Distribuci\u00f3n Ji\u2013Cuadrado
\n4.11.- Funciones de Confiabilidad y Riesgo
\n4.12.- Los Modelos F de Fisher y T de Student
\n4.13.- Otros Modelos Estoc\u00e1sticos
\n4.14.- Desigualdades de Markov y Chebyshev
\n4.15.- Aproximaci\u00f3n de la Binomial y de la Poisson por la Normal
\n4.16.- Distribuciones Mixtas
\n4.17.- Distribuciones Truncadas<\/p>\n
\n<\/strong>5.1.- Introducci\u00f3n
\n5.2.- El tratamiento simult\u00e1neo de dos o m\u00e1s caracter\u00edsticas de una misma Poblaci\u00f3n Objetivo
\n5.3.- Vectores Aleatorios Bidimensionales
\n5.4.- Valores Esperados de Vectores Aleatorios
\n5.5.- Covarianza y Correlaci\u00f3n entre Variables
\n5.6.- La Funci\u00f3n Generadora de Momentos de un Vector Aleatorio p\u2013Variado
\n5.7.- Independencia Estoc\u00e1stica de Variables Aleatorias
\n5.8.- Funciones de Variables Aleatorias
\n5.9.- El Vector Normal p\u2013Variado
\n5.10.- El Vector Normal Bivariado
\n5.11.- Distribuciones Condicionales
\n5.12.- Distribuciones Condicionales para Vectores p\u2013Variados
\n5.13.- Varianza de Combinaciones Lineales de Variables Aleatorias
\n5.14.- La Distribuci\u00f3n Multinomial
\n5.15.- La Distribuci\u00f3n Hipergeom\u00e9trica Multivariada<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>6.1.- Introducci\u00f3n
\n6.2.- Poblaciones y Muestras Aleatorias
\n6.3.- Distribuci\u00f3n Conjunta de una Muestra Aleatoria
\n6.4.- Estad\u00edsticos y Distribuciones Muestrales
\n6.5.- La Distribuci\u00f3n de un Estad\u00edstico de Orden
\n6.6.- Sesgo y Eficiencia de un Estimador Muestral
\n6.7.- Acerca de la Cota de Rao y Cram\u00e9r
\n6.8.- Determinaci\u00f3n de Estimadores Puntuales
\n6.9.- Convergencia en Distribuci\u00f3n
\n6.10.- El Teorema del L\u00edmite Central
\n6.11.- La Ley de los Grandes N\u00fameros y Consistencia de Estimadores
\n6.12.- M\u00e1s sobre la Media Aritm\u00e9tica Muestral y el Teorema del L\u00edmite Central
\n6.13.- Tama\u00f1o de la Muestra en Muestreo Aleatorio Simple (MAS)<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>7.1.- Introducci\u00f3n
\n7.2.- Presentaci\u00f3n de la Estimaci\u00f3n por Intervalos de Confianza
\n7.3.- Procedimientos para Determinar Intervalos de Confianza
\n7.4.- Fundamentos de Pruebas de Hip\u00f3tesis
\n7.5.- Evaluaci\u00f3n de Pruebas de Hip\u00f3tesis: Tipos de Errores
\n7.6.- La Potencia de una Prueba
\n7.7.- M\u00e1s sobre la Prueba \u03c6
\n7.8.- Posici\u00f3n Post\u2013Experimental: El \u201cValor p\u201d de una Prueba
\n7.9.- Pruebas Insesgadas y Pruebas Uniformemente m\u00e1s Potentes
\n7.10.- El Lema de Neyman Pearson
\n7.11.- Prueba de la Raz\u00f3n de Verosimilitud<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>8.1.- Introducci\u00f3n
\n8.2.- M\u00e1s sobre Pruebas de Hip\u00f3tesis
\n8.3.- Pruebas de Hip\u00f3tesis para \u00b5 bajo las Condiciones del Teorema del L\u00edmite Central
\n8.4.- M\u00e1s sobre el \u201cValor p\u201d de una Prueba
\n8.5.- El Caso de Muestras Grandes
\n8.6.- Pruebas de Hip\u00f3tesis para Poblaciones Normales
\n8.7.- Contrastes de Hip\u00f3tesis Relativos a Proporciones
\n8.8.- Inferencias Relativas a Proporciones para Muestras de Tama\u00f1o Grande
\n8.9.- La Prueba Ji\u2013Cuadrado de Independencia
\n8.10.- Bondad de Ajuste
\n8.11.- Gr\u00e1ficos Probabil\u00edsticos<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>9.1.- Introducci\u00f3n
\n9.2.- Inferencias Relativas a Diferencias de Medias bajo las Condiciones del Teorema del L\u00edmite Central
\n9.3.- Inferencias Relativas a Diferencias de Medias para Poblaciones Normales con Varianza Desconocida
\n9.4.- Inferencias Relativas a Diferencias de Medias para Poblaciones Normales con Varianzas Desconocidas y Desiguales
\n9.5.- Inferencias Relacionadas con las Varianzas de Dos Poblaciones Normales
\n9.6.- Media de la Diferencia para Muestras Correlacionadas: La Prueba T Pareada
\n9.7.- Inferencias Relativas a Proporciones: Aproximaci\u00f3n Normal<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>10.1.- Introducci\u00f3n
\n10.2.- Una Aproximaci\u00f3n al Problema de Predicci\u00f3n
\n10.3.- Valores Esperados a partir del Modelo de Regresi\u00f3n Lineal Simple (Teorema de Gauss-Markov)
\n10.4.- Estimaci\u00f3n de los Par\u00e1metros del Modelo de Regresi\u00f3n Simple: El Criterio de M\u00ednimos Cuadrados
\n10.5.- Caracter\u00edsticas de los Estimadores de \u03b20<\/sub>, \u03b21<\/sub>, \u00a0y \u03c32
\n<\/sup>10.6.- Estimaci\u00f3n de M\u00e1xima Verosimilitud
\n10.7.- La Partici\u00f3n de Sumas Cuadr\u00e1ticas Asociadas con\u00a0 la Variable Explicada
\n10.8.- Distribuci\u00f3n de Probabilidades y Valores Esperados de las Sumas Cuadr\u00e1ticas
\n10.9.- La Tabla de An\u00e1lisis de Varianza
\n10.10.- El Modelo Restringido
\n10.11.- La Presencia de Valores Aberrantes
\n10.12.- El Coeficiente de Correlaci\u00f3n entre dos Variables Aleatorias<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>11.1.- Introducci\u00f3n
\n11.2.- M\u00e1s all\u00e1 del Modelo de Regresi\u00f3n Lineal Simple
\n11.3.- Matrices en Regresi\u00f3n Lineal
\n11.4.- Modelos de Regresi\u00f3n Lineal M\u00faltiple
\n11.5.- Modelos de Regresi\u00f3n Lineal M\u00faltiple de p T\u00e9rminos
\n11.6.- Estimaci\u00f3n de M\u00ednimos Cuadrados en Regresi\u00f3n M\u00faltiple
\n11.7.- Estimaci\u00f3n de Formas Cuadr\u00e1ticas en Regresi\u00f3n
\n11.8.- An\u00e1lisis de Varianza en Regresi\u00f3n M\u00faltiple
\n11.9.- Intervalos de Confianza para Par\u00e1metros de Regresi\u00f3n e Intervalos de Predicci\u00f3n para Nuevas Observaciones
\n11.10.- Regiones de Confianza para Superficies de Regresi\u00f3n
\n11.11.- Verificaci\u00f3n de Supuestos
\n11.12.- Variables Indicadoras en Regresi\u00f3n
\n11.13.- Regresi\u00f3n Log\u00edstica: Un Caso no Lineal
\n11.14.- Otros Modelos no Lineales
\n11.15.- Regresi\u00f3n de Datos no Experimentales
\n11.16.- Correlaci\u00f3n Serial y la Prueba de Durbin Watson
\n11.17.- Regresi\u00f3n de Cresta (Ridge)
\n11.18.- La Medida de Influencia de Cook
\n11.19.- Puntos de Alto Apalancamiento<\/p>\n
\n<\/span><\/strong>12.1.- Introducci\u00f3n
\n12.2.- La Nueva Filosof\u00eda de la Calidad
\n12.3.- Monitoreo de un Proceso de Producci\u00f3n Utilizando Cartas de Control
\n12.4.- Utilizaci\u00f3n de Tablas para Cartas ![\"\"](\"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/gaudenciozurita\/files\/2010\/09\/xbarra.jpg\" "\\"xbarra\\"")
<\/a>\u00a0y Cartas R
\n12.5.- Cartas de Control para Atributos
\n12.6.- Capacidad de los Procesos de Producci\u00f3n
\n12.7.- \u00cdndices de Capacidad de un Proceso
\n12.8.- Curvas OC para una Carta de Control <\/a>
\n12.9.- Confiabilidad de Sistemas
\n12.10.- Dise\u00f1o Robusto de un Producto
\n12.11.- Intervalos de Confianza para las Medias de los Tratamientos
\n12.12.- Diferencias significativas entre Medias de los Tratamientos<\/p>\n
\nAnexo II: Computaci\u00f3n Estad\u00edstica
\nAnexo III: N\u00fameros \u00cdndices
\nAnexo IV: Estimaci\u00f3n de Par\u00e1metros y Error Post-Experimental
\nAnexo V: Referencias Bibliogr\u00e1ficas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"