libro de estadística, Apuntes de Contabilidad Financiera

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ESTADISTICA APLICADA A LOS

NEGOCIOS Y LA ECONOMfA

15 ed

LIND I MARCHAL I WATHEN

E s t a d í s t i c a a p l i c a d a a l o s

negocios y la economía

E s t a d í s t i c a a p l i c a d a a l o s

negocios y la economía

D e c i m o q u i n t a e d i c i ó n

MÉXICO • BOGOTÁ • BUENOS AIRES • CARACAS • GUATEMALA • MADRID • NUEVA YORK

SAN JUAN • SANTIAGO • SAO PAULO • AUCKLAND • LONDRES • MILÁN • MONTREAL

NUEVA DELHI • SAN FRANCISCO • SINGAPUR • ST. LOUIS • SIDNEY • TORONTO

Ofelia Vizcaíno Díaz Departamento de Física y Matemáticas Escuela de Diseño, Ingeniería y Arquitectura Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Ciudad de México

María de Guadalupe Arroyo Santisteban Iren Castillo Saldaña Ignacio García Juárez Vinicio Pérez Fonseca José Cruz Ramos Báez Escuela de Ciencias Económicas y Empresariales (ECEE) Universidad Panamericana

Salvador Sandoval Bravo Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas Universidad de Guadalajara

REVISIÓN TÉCNICA:

Douglas A. Lind

Coastal Carolina University and

The University of Toledo

William G. Marchal

The University of Toledo

Samuel A. Wathen

Coastal Carolina University

Maricela Delgado Universidad Autónoma de Nuevo León Facultad de Contaduría Pública y Administración Efraín Jaramillo ITESM, Campus Toluca Gerardo Montes Sifuentes Universidad de Monterrey Universidad Regiomontana Instituto de Especialización para Ejecutivos Ma. Griselda Tapia ITESM, Campus Querétaro Carlos Viesca González Facultad de Turismo y Gastronomía Universidad Autónoma del Estado de México

Francisca Cea D’Ancona Universidad Autónoma de Madrid Vicente Coll Serrano Universidad de Valencia Mercedes García Sánchez Universidad de Salamanca Raúl Ramos Universidad de Barcelona Susana Reichardt Moya Universidad Alfonso X el Sabio de Madrid Alejandro Rodríguez Caro Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

Vicente Royuela Mora Universidad de Barcelona Ismael Sánchez Borrego Universidad de Granada Isabel Toledo Muñoz Universidad Autónoma de Madrid Jaime Turrión Sánchez Universidad Autónoma de Madrid Rosa Varela Otero ESADE Barcelona

José Berrios Lugo IEN Business School Universidad del Este Aída Carrasquillo Departamento de Administración de Empresas Universidad de Puerto Rico en Humacao Sonia I. Colón Parrilla Departamento de Administración de Empresas Universidad de Puerto Rico en Humacao

México España Puerto Rico

Director Higher Education: Miguel Ángel Toledo Castellanos

Editor sponsor: Jesús Mares Chacón

Coordinadora editorial: Marcela I. Rocha Martínez

Editora de desarrollo: María Teresa Zapata Terrazas

Supervisor de producción: Zeferino García García

Traducción: María del Pilar Obón León y Javier León Cárdenas

ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMÍA

Decimoquinta edición

Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra,

por cualquier medio, sin la autorización escrita del editor.

DERECHOS RESERVADOS © 2012, 2008 respecto a la cuarta edición en español por

McGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.

A Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc.

Prolongación Paseo de la Reforma 1015, Torre A,

Piso 17, Colonia Desarrollo Santa Fe,

Delegación Álvaro Obregón,

C.P. 01376, México, D.F.

Miembro de la Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Núm. 736

ISBN: 978-607-15-0742-

ISBN: 978-970-10-6674-4 (de la edición anterior)

Traducido de la decimoquinta edición de Statistical Techniques in Business & Economics by Douglas

A. Lind, William G. Marchal, and Samuel A. Wathen, published by McGraw-Hill/Irwin, a business unit of The

McGraw-Hill Companies, Inc., 1221 Avenue of the Americas, New York, NY, 10020. Copyright © 2012, 2010,

2008, 2005, 2002, 1999, 1996, 1993, 1990, 1986, 1982, 1978, 1974, 1970, 1967, by The McGraw-Hill

Companies, Inc. All rights reserved.

ISBN 978-0-07-340180-

MHID 0-07-340180-

Impreso en México Printed in Mexico

Educación

En el transcurso de los años, hemos recibido muchas felicitaciones por este texto, y comprendido que es un favorito de los estudiantes. Reconocemos que eso es un gran cumplido y seguimos trabajando muy duro para mantener ese estatus. El objetivo de Estadística aplicada a los negocios y la economía consiste en proporcionar a aquellos estudiantes de administración, marketing, finanzas, con- tabilidad, economía y otros campos de la administración de negocios, una visión introductoria de las muchas aplicaciones de las estadísticas descriptivas e infe- renciales. Nos enfocamos en sus aplicaciones comerciales, pero también pode- mos utilizar muchos ejercicios y ejemplos que se relacionan con el mundo actual del estudiante universitario. No es necesario contar con un curso previo en esta- dística, y los requisitos matemáticos corresponden al álgebra de primer año. En este texto, mostramos a los estudiantes principiantes los pasos que nece- sitan para tener éxito en un curso básico de estadística. Este enfoque paso a paso aumenta el desempeño, acelera la preparación y mejora significativamente la motivación. Su enfoque principal es entender los conceptos, ver y realizar mu- chos ejemplos y ejercicios, así como comprender la aplicación de los métodos estadísticos en los negocios y la economía. En 1967 se publicó la primera edición de este texto. En aquel entonces era difícil localizar datos relevantes con respecto a los negocios. ¡Todo eso ha cam- biado! Hoy en día, localizar los datos ya no constituye un problema. El número de artículos que se compran en la tienda de abarrotes se registra de manera auto- mática en la máquina registradora. Las compañías telefónicas rastrean constan- temente la fecha y hora de nuestras llamadas, su duración y la identidad de la persona a quien llamamos. Las compañías de tarjetas de crédito conservan la in- formación relacionada al número, hora, fecha y cantidad de nuestras compras. Los aparatos médicos monitorean nuestro ritmo cardiaco, presión sanguínea y temperatura desde lugares remotos. Una gran cantidad de información de nego- cios se registra y se reporta casi al instante. CNN, USA Today y MSNBC, por ejemplo, poseen sitios web que rastrean los precios de las acciones con un retra- so menor a los 20 minutos. En la actualidad se requieren habilidades para manejar un gran volumen de información numérica. Primero, debemos ser consumidores críticos de la infor- mación que nos presentan. Segundo, necesitamos ser capaces de reducir gran- des cantidades de información en una forma concisa y significativa que nos permita realizar interpretaciones, juicios y decisiones eficaces. Todos los estu- diantes tienen calculadoras y la mayoría cuenta con computadoras personales o con acceso a ellas en un laboratorio del campus; y, en general, tienen instalado el software estadístico, Microsoft Excel y Minitab. Los comandos necesarios para obtener resultados del software aparecen en una sección especial al final de cada capítulo. Utilizamos capturas de pantalla en los capítulos, para que el estudiante se familiarice con la naturaleza de la aplicación. Debido a la disponibilidad actual de software y computadoras, ya no es nece- sario perder tiempo haciendo cálculos. Hemos reemplazado muchos de los ejem- plos de cálculo con ejemplos interpretativos, para ayudar al estudiante a entender e interpretar los resultados estadísticos. Además, ahora hacemos mayor hincapié en la naturaleza conceptual de los temas estadísticos. No obstante esos cambios, seguimos presentando, en la mejor forma posible, los conceptos clave junto con ejemplos de apoyo interesantes y relevantes.

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Nota de

¿Qué hay de nuevo en esta decimoquinta edición?

Hemos hecho algunos cambios en esta edición, que pensamos les resultarán úti- les y oportunos a usted y sus alumnos.

• Revisamos los objetivos de aprendizaje para hacerlos más específicos; agre- gamos algunos, los identificamos en los márgenes y los relacionamos direc- tamente con las secciones que contiene el capítulo.
• Reemplazamos el ejemplo clave en los capítulos 1 a 4. El nuevo ejemplo abar- ca más variables y observaciones. Presenta una situación de negocios realis- ta. También se le utiliza más tarde en el texto, en el capítulo 13.
• Añadimos o revisamos diversas secciones nuevas en varios capítulos:  (^) El capítulo 7 incluye una exposición sobre la distribución exponencial.  (^) El capítulo 9 fue reorganizado para hacerlo más ilustrativo y mejorar el flujo de los temas.  (^) El capítulo 13 fue reorganizado e incluye un test de hipótesis sobre el decli- ve del coeficiente de regresión.  (^) El capítulo 17 incluye un test gráfico sobre la normalidad y la prueba de ji cuadrado de la normalidad.
• Hay nuevos ejercicios y ejemplos que utilizan capturas de pantalla de Excel 2007 y la versión más reciente de Minitab. También hemos aumentado el tamaño y la claridad de estas capturas de pantalla.
• Incluimos nuevos comandos de Excel 2007 y comandos actualizados de Minitab al final de cada capítulo.
• Revisamos cuidadosamente los ejercicios que contienen los capítulos, los que se presentan al final de ellos y en la sección de Repaso. Añadimos muchos ejercicios nuevos o revisados a lo largo del texto. Usted todavía puede encontrar y asignar sus ejercicios favoritos, aquellos que han funciona- do bien, o puede introducir ejemplos frescos.
• Añadimos números a las secciones para identificar los temas con más clari- dad y poder encontrarlos fácilmente.
• Revisamos la sección de Ejercicios de la base de datos al final de cada ca- pítulo.
• Actualizamos los datos de béisbol a la temporada de 2009. Agregamos una nueva aplicación de negocios, que se refiere al uso y mantenimiento de la flota de camiones escolares del Distrito de Buena Vista.
• Hay muchas fotografías nuevas en el texto, con ejercicios actualizados a la entrada de los capítulos.

vii

los autores

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a los estudiantes y promover el aprendizaje?

Estadística en acción

Los artículos de Estadística en acción se encuen- tran diseminados por todo el texto, por lo general, dos por capítulo. Proporcionan aplicaciones úni- cas e interesantes, así como perspectivas histó- ricas en el campo de la estadística.

Ejercicios

Los ejercicios se ubican después de las seccio- nes dentro del capítulo y al terminar éste. Los ejercicios de sección cubren el material que se estudió en la misma.

Notas al margen

Hay más de 300 notas concisas al margen. Cada una pretende resaltar la importancia de los conceptos clave adyacentes.

Definiciones

Las definiciones de términos nuevos o exclu- sivos al ámbito estadístico están situadas in- dependientemente del texto y las hemos re- saltado para facilitar su referencia y revisión.

Fórmulas

Las fórmulas que se utilizan por primera vez están encerradas en un recuadro y numeradas para simplificar su referencia. Además, hay una tarjeta de fórmula ligada en el reverso del texto, que enlista todas las fórmulas clave.

Capturas de pantalla

El texto incluye muchos ejemplos en software, utilizando Excel, MegaStat® y Minitab.

x

¿Cómo refuerza este

POR CAPÍTULO

Resumen del capítulo

Cada capítulo contiene un breve resumen del material que se estudia en él, incluyendo el vocabulario y las fórmulas más importantes.

Clave de pronunciación

Esta herramienta enlista el símbolo matemático, su significado y cómo pronunciarlo. Pensamos que esto ayudará al estudiante a retener el significado del símbolo y que mejora en general las comunicacio- nes del curso.

Ejercicios del capítulo

En términos generales, los ejercicios de final del capítulo son los más desafiantes e integran los conceptos ahí estudiados. Las respuestas y las soluciones ya trabajadas de todos los ejercicios impares aparecen al final del texto.

Ejercicios de la base de datos

Los ejercicios que están al final de cada capítulo se basan en tres grandes conjuntos de datos, que aparecen en el apéndice A del texto y también en el sitio web del libro, www.mhhe.com/ uni/lindeane15e. Estos conjuntos de datos confrontan a los estudiantes con aplicaciones del mundo real mucho más com- plejas.

Comandos de software

A todo lo largo del texto se incluyen ejemplos de software que utilizan Excel, MegaStat® y Minitab, pero las explicaciones de los comandos de cada programa para ingresar los datos están al final de cada capítulo. Esto permite que el estudiante se enfoque en las técnicas estadísticas más que en cómo ingresar los datos.

xii

Agradecimientos

Revisores

Sung K. Ahn Washington State University-Pullman Scott Bailey Troy University Douglas Barrett University of North Alabama Arnab Bisi Purdue University Pamela A. Boger Ohio University-Athens Emma Bojinova Canisius College Giorgio Canarella California State University-Los Angeles Lee Cannell El Paso Community College James Carden University of Mississippi Mary Coe St. Mary College of California Anne Davey Northeastern State University Neil Desnoyers Drexel University Nirmal Devi Embry Riddle Aeronautical University David Doorn University of Minnesota-Duluth Ronald Elkins Central Washington University Vickie Fry Westmoreland County Community College Clifford B. Hawley West Virginia University Lloyd R. Jaisingh Morehead State University Mark Kesh University of Texas Ken Kelley University of Notre Dame Melody Kiang California State University-Long Beach Morris Knapp Miami Dade College Teresa Ling Seattle University

John D. McGinnis Pennsylvania State-Altoona Mary Ruth J. McRae Appalachian State University Jackie Miller Ohio State University Carolyn Monroe Baylor University Valerie Muehsam Sam Houston State University Tariq Mughal University of Utah Elizabeth J. T. Murff Eastern Washington University Quinton Nottingham Virginia Polytechnic Institute and State University René Ordonez Southern Oregon University Robert Patterson Penn State University Joseph Petry University of Illinois at Urbana-Champaign Tammy Prater Alabama State University Michael Racer University of Memphis Darrell Radson Drexel University Steven Ramsier Florida State University Christopher W. Rogers Miami Dade College Stephen Hays Russell Weber State University Martin Sabo Community College of Denver Farhad Saboori Albright College Amar Sahay Salt Lake Community College y University of Utah Abdus Samad Utah Valley University Nina Sarkar Queensborough Community College Roberta Schini West Chester University of Pennsylvania Robert Smidt California Polytechnic State University

Gary Smith Florida State University Stanley D. Stephenson Texas State University-San Marcos Debra Stiver University of Nevada Bedassa Tadesse University of Minnesota-Duluth Stephen Trouard Mississippi College Elzbieta Trybus California State University-Northridge Daniel Tschopp Daemen College Sue Umashankar University of Arizona Jesus M. Valencia Slippery Rock University Joseph Van Matre University of Alabama at Birmingham Angie Waits Gadsden State Community College Bin Wang St. Edwards University Kathleen Whitcomb University of South Carolina Blake Whitten University of Iowa Oliver Yu San Jose State University Zhiwei Zhu University of Louisiana

Participantes del grupo de

reconocimiento y enfoque

Nawar Al-Shara American University Charles H. Apigian Middle Tennessee State University Nagraj Balakrishnan Clemson University Philip Boudreaux University of Louisiana at Lafayette Nancy Brooks University of Vermont Qidong Cao Winthrop University

Esta edición de Estadística aplicada a los negocios y la economía es producto del esfuerzo de muchas personas: estudiantes, cole- gas, revisores y el equipo de McGraw-Hill/Irwin. Nuestro agradecimiento para todos ellos. Deseamos expresar nuestra más sincera gratitud a los participantes del grupo de investigación y enfoque, y a los revisores:

xiii

Sus sugerencias y un repaso cuidadoso de la edición anterior y del original de esta edición contri- buyen a mejorar el texto. En especial estamos agradecidos con las siguientes personas. Debra K. Stiver de la University of Nevada-Reno, revisó el original y las pruebas para verificar la precisión de los ejercicios. La profesora Kathleen Whitcom de la University of South Carolina preparó la guía de estudio. El doctor Samuel Wathen de la Coastal Carolina University elaboró el banco de pruebas. El profesor René Ordoñez de la Southern Oregon University preparó la presentación de PowerPoint. La señora Dense Heban y los auto- res elaboraron el manual del profesor. También deseamos agradecer al personal de McGraw-Hill/Irwin, entre ellos a Steve Schuetz, edi- tor ejecutivo; a Wanda Zeman, editora de desarrollo; Diane Nowaczyk, gerente de proyecto y a quienes no conocemos personalmente y que hicieron valiosas contribuciones.

Margaret M. Capen East Carolina University Robert Carver Stonehill College Jan E. Christopher Delaware State University James Cochran Louisiana Tech University Farideh Dehkordi-Vakil Western Illinois University Brant Deppa Winona State University Bernard Dickman Hofstra University Casey DiRienzo Elon University Erick M. Elder University of Arkansas at Little Rock Nicholas R. Farnum California State University, Fullerton K. Renee Fister Murray State University Gary Franko Siena College Maurice Gilbert Troy State University Deborah J. Gougeon University of Scranton Christine Guenther Pacific University Charles F. Harrington University of Southern Indiana Craig Heinicke Baldwin-Wallace College George Hilton Pacific Union College Cindy L. Hinz St. Bonaventure University Johnny C. Ho Columbus State University Shaomin Huang Lewis-Clark State College

J. Morgan Jones University of North Carolina at Chapel Hill Michael Kazlow Pace University John Lawrence California State University, Fullerton Sheila M. Lawrence Rutgers, The State University of New Jersey Jae Lee State University of New York at New Paltz Rosa Lemel Kean University Robert Lemke Lake Forest College Francis P. Mathur California State Polytechnic University, Pomona Ralph D. May Southwestern Oklahoma State University Richard N. McGrath Bowling Green State University Larry T. McRae Appalachian State University Dragan Miljkovic Southwest Missouri State University John M. Miller Sam Houston State University Cameron Montgomery Delta State University Broderick Oluyede Georgia Southern University Andrew Paizis Queens College Andrew L. H. Parkes University of Northern Iowa Paul Paschke Oregon State University Srikant Raghavan Lawrence Technological University Surekha K. B. Rao Indiana University Northwest

Timothy J. Schibik University of Southern Indiana Carlton Scott University of California, Irvine Samuel L. Seaman Baylor University Scott J. Seipel Middle Tennessee State University Sankara N. Sethuraman Augusta State University Daniel G. Shimshak University of Massachusetts, Boston Robert K. Smidt California Polytechnic State University William Stein Texas A&M University Robert E. Stevens University of Louisiana at Monroe Debra Stiver University of Nevada, Reno Ron Stunda Birmingham-Southern College Edward Sullivan Lebanon Valley College Dharma Thiruvaiyaru Augusta State University Daniel Tschopp Daemen College Bulent Uyar University of Northern Iowa Lee J. Van Scyoc University of Wisconsin-Oshkosh Stuart H. Warnock Tarleton State University Mark H. Witkowski University of Texas at San Antonio William F. Younkin University of Miami Shuo Zhang State University of New York, Fredonia Zhiwei Zhu University of Louisiana at Lafayette

Agradecimientos

xv

Mejoras a la 15

a edición de Estadística aplicada

a los negocios y la economía

• Exposición revisada sobre la determinación del intervalo de confianza de la media poblacional.
• Aumento en la sección sobre cómo calcular el tamaño de la muestra.
• Nuevos ejercicios: 12 (consumo de leche), 33 (costo de los departamentos en Milwaukee), 47 (prueba de drogas en la industria de la moda) y 48 (encuesta entre los propietarios de pequeños negocios con respecto al cuidado de la salud).
• Se reubicó la exposición sobre el factor finito de correc- ción.

Capítulo 10 Pruebas de hipótesis de una muestra

• Nuevos ejercicios: 17 (consumo diario de agua), 19 (número de mensajes de texto entre los adolescentes), 35 (tamaño de los hogares en Estados Unidos), 49 (resultados de los vola- dos en el Súper Tazón), 54 (el fracaso de las máquinas tra- gamonedas en la industria del juego), 57 (estudio del por- centaje de estadounidenses que no desayunan) y 60 (uso diario del agua).

Capítulo 11 Pruebas de hipótesis de dos muestras

• Nuevos ejercicios: 15 (salarios de los Yankees de Nueva York en 2010), 37 (encuesta sobre la confianza del consu- midor) y 39 (mascotas como escuchas).

Capítulo 12 Análisis de la varianza

• Se revisaron los nombres de las aerolíneas en el ejemplo de los viajes de ida de ANOVA.
• Nuevo ejercicio: 30 (tiempos de vuelo entre Los Ángeles y San Francisco).

Capítulo 13 Regresión lineal y correlación

• Se reescribió la introducción del capítulo.
• Se añadió una nueva sección utilizando los datos del Applewood Auto Group de los capítulos 1 al 4.
• Se añadió una exposición de la tabla de regresión ANOVA, con ejemplos de Excel.
• Se reescribió y se reubicó la sección del coeficiente de determinación.
• Se actualizó el ejercicio 60 (cantidades en las taquillas de los cines).

Capítulo 14 Análisis de correlación y regresión

múltiple

• Se reescribió la sección sobre cómo evaluar la ecuación de la regresión múltiple. - Se hizo mayor hincapié en la tabla de regresión ANOVA. - Se resaltó la exposición sobre el valor p en la toma de deci- siones. - Se añadió una sección sobre las variables cualitativas en el análisis de regresión. - Se movió la sección “Regresión por pasos” para mejorar la secuencia de temas. - Se añadió un problema en el resumen al final del capítulo para repasar los conceptos principales.

Capítulo 15 Números índices

• Se actualizaron los datos económicos y de censo.

Capítulo 16 Series de tiempo y proyección

• Se actualizaron los datos económicos.

Capítulo 17 Métodos no paramétricos: pruebas de

bondad de ajuste

• Se trabajó el Ejemplo/solución en la prueba de precisión de ajuste de ji-cuadrada con frecuencias de células equivalen- tes (comidas favoritas de los adultos).
• Se añadió una sección para describir la prueba de preci- sión de ajuste para saber si una muestra de datos pro- viene de una población normal, con sus ejemplos corres- pondientes.
• Se añadió una sección utilizando los métodos gráficos para probar si una muestra de datos proviene de una población normal, con sus ejemplos correspondientes.

Capítulo 18 Métodos no paramétricos: análisis de

datos ordenados

• Se revisó el Ejemplo/solución de la prueba de Kruskai- Wallis (tiempos de espera en una sala de urgencias).
• Se revisó el Ejemplo/solución del coeficiente de Spearman de correlación de rangos (comparación de las puntuacio- nes de reclutamiento y planta para personas en capaci- tación).

Capítulo 19 Control estadístico del proceso y

administración de calidad

• Se actualizó la sección del Malcolm Baldrige National Qua- lity Award.
• Se trabajó y se actualizó la sección sobre Six Sigma.

xvi

Sumario

1 ¿Qué es la estadística? 1 2 Descripción de datos: tablas de frecuencias, distribuciones

de frecuencias y su representación gráfica 21

3 Descripción de datos: medidas numéricas 57 4 Descripción de datos: presentación y análisis de datos 102 5 Estudio de los conceptos de la probabilidad 144 6 Distribuciones de probabilidad discreta 186 7 Distribuciones de probabilidad continua 222 8 Métodos de muestreo y teorema central del límite 265 9 Estimación e intervalos de confianza 297 10 Pruebas de hipótesis de una muestra 333 11 Pruebas de hipótesis de dos muestras 371 12 Análisis de la varianza 410 13 Regresión lineal y correlación 461 14 Análisis de regresión múltiple 512 15 Números índices 573 16 Series de tiempo y proyección 604 17 Métodos no paramétricos: pruebas de bondad de ajuste 648 18 Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados 680 19 Control estadístico del proceso y administración de calidad 720 20 Introducción a la teoría de decisiones 753

Apéndices: conjuntos de datos, tablas, respuestas 771

Créditos de fotografías 847

Índice 849

Sección de repaso

Sección de repaso

Sección de repaso

Sección de repaso

Sección de repaso

Sección de repaso

Sección de repaso

Capítulo

Capítulo

Capítulo

Capítulo

Capítulo

• 1 ¿Qué es la estadística? Capítulo
  • 1.1 Introducción
  • 1.2 ¿Por qué se debe estudiar estadística?
  • 1.3 ¿Qué se entiende por estadística?
  • 1.4 Tipos de estadística
    • Estadística descriptiva
    • Estadística inferencial
  • 1.5 Tipos de variables
  • 1.6 Niveles de medición
    • Datos de nivel nominal
    • Datos de nivel ordinal
    • Datos de nivel de intervalo
    • Datos de nivel de razón
  • Ejercicios
  • 1.7 Ética y estadística
  • 1.8 Aplicaciones de la computadora
  • Resumen del capítulo
  • Ejercicios del capítulo
  • Ejercicios de la base de datos
  • Respuestas a las autoevaluaciones
  • y su representación gráfica distribuciones de frecuencias
  • 2.1 Introducción
  • 2.2 Construcción de una tabla de frecuencias
    • Frecuencias relativas de clase
    • Representación gráfica de datos cualitativos
  • Ejercicios
  • datos cuantitativos 2.3 Construcción de distribuciones de frecuencias:
  • 2.4 Ejemplo con asistencia de software
  • 2.5 Distribución de frecuencias relativas
  • Ejercicios - de frecuencias 2.6 Representación gráfica de una distribución - Histograma - Polígono de frecuencias - Ejercicios - Distribuciones de frecuencia acumulativas - Ejercicios - Resumen del capítulo - Ejercicios del capítulo - Ejercicios de la base de datos - Comandos de software - Respuestas a las autoevaluaciones - medidas numéricas 3 Descripción de datos: - 3.1 Introducción - 3.2 La media poblacional - 3.3 Media de una muestra - aritmética 3.4 Propiedades de la media - Ejercicios - 3.5 Media ponderada - Ejercicios - 3.6 Mediana - 3.7 Moda - Ejercicios - 3.8 Solución con software - la mediana y la moda 3.9 Posiciones relativas de la media, - Ejercicios - 3.10 Media geométrica - Ejercicios - 3.11 ¿Por qué estudiar la dispersión? - 3.12 Medidas de dispersión - Rango - Desviación media - Ejercicios - Varianza y desviación estándar
• Ejercicios xviii Contenido
• 3.13 Solución con software
• Ejercicios
• estándar 3.14 Interpretación y usos de la desviación
  • Teorema de Chebyshev
  • La regla empírica
• Ejercicios
• agrupados 3.15 Media y desviación estándar de datos
  • Media aritmética
  • Desviación estándar
• Ejercicios
• 3.16 Ética e informe de resultados
• Resumen del capítulo
• Clave de pronunciación
• Ejercicios del capítulo
• Ejercicios de la base de datos
• Comandos de software
• Respuestas a las autoevaluaciones
• y análisis de datos 4 Descripción de datos: presentación
• 4.1 Introducción
• 4.2 Diagramas de puntos
• 4.3 Gráficas de tallo y hojas
• Ejercicios
• 4.4 Otras medidas de posición
  • Cuartiles, deciles y percentiles
• Ejercicios
  • Diagramas de caja
• Ejercicios
• 4.5 Sesgo
• Ejercicios
• variables 4.6 Descripción de la relación entre dos
• Ejercicios
• Resumen del capítulo
• Clave de pronunciación
• Ejercicios del capítulo
• Ejercicios de la base de datos
• Comandos de software
• Respuestas a las autoevaluaciones - Repaso de los capítulos 1-4 - Glosario - Problemas - Casos - Test de práctica - de la probabilidad 5 Estudio de los conceptos - 5.1 Introducción - 5.2 ¿Qué es la probabilidad? - 5.3 Enfoques para asignar probabilidades - Probabilidad clásica - Probabilidad empírica - Probabilidad subjetiva - Ejercicios - probabilidades 5.4 Algunas reglas para calcular - Reglas de la adición - Ejercicios - Reglas de la multiplicación - 5.5 Tablas de contingencias - 5.6 Diagramas de árbol - Ejercicios - 5.7 Teorema de Bayes - Ejercicios - 5.8 Principios de conteo - Fórmula de la multiplicación - Fórmula de las permutaciones - Fórmula de las combinaciones - Ejercicios - Resumen del capítulo - Clave de pronunciación - Ejercicios del capítulo - Ejercicios de la base de datos - Comandos de software - Respuestas a las autoevaluaciones - discreta 6 Distribuciones de probabilidad - 6.1 Introducción - 6.2 ¿Qué es una distribución de probabilidad?
• 6.3 Variables aleatorias Contenido xix
  • Variable aleatoria discreta
  • Variable aleatoria continua
• de una distribución de probabilidad discreta 6.4 Media, varianza y desviación estándar
  • Media
  • Varianza y desviación estándar
• Ejercicios
• 6.5 Distribución de probabilidad binomial
  • ¿Cómo se calcula una probabilidad binomial?
  • Tablas de probabilidad binomial
• Ejercicios
  • acumulada Distribuciones de probabilidad binomial
• Ejercicios
• hipergeométrica 6.6 Distribución de probabilidad
• Ejercicios
• 6.7 Distribución de probabilidad de Poisson
• Ejercicios
• Resumen del capítulo
• Ejercicios del capítulo
• Ejercicios de la base de datos
• Comandos de software
• Respuestas a las autoevaluaciones
• continua 7 Distribuciones de probabilidad
• 7.1 Introducción
• uniforme 7.2 La familia de distribuciones de probabilidad
• Ejercicios
• normal 7.3 La familia de distribuciones de probabilidad
• estándar 7.4 Distribución de probabilidad normal
  • estándar Aplicaciones de la distribución normal
  • Regla empírica
• Ejercicios
  • Determinación de áreas bajo la curva normal
• Ejercicios
• Ejercicios
• Ejercicios - a la binomial 7.5 Aproximación de la distribución normal - Factor de corrección de continuidad - Cómo aplicar el factor de corrección - Ejercicios - 7.6 La familia de distribuciones exponenciales - Ejercicios - Resumen del capítulo - Ejercicios del capítulo - Ejercicios de la base de datos - Comandos de software - Respuestas a las autoevaluaciones - Repaso de los capítulos 5 a - Glosario - Problemas - Casos - Test de práctica - central del límite 8 Métodos de muestreo y teorema - 8.1 Introducción - 8.2 Métodos de muestreo - Razones para muestrear - Muestreo aleatorio simple - Muestreo aleatorio sistemático - Muestreo aleatorio estratificado - Muestreo por conglomerados - Ejercicios - 8.3 “Error” de muestreo - 8.4 Distribución muestral de la media - Ejercicios - 8.5 Teorema central del límite - Ejercicios - de la media 8.6 Uso de la distribución muestral - Ejercicios - Resumen del capítulo - Clave de pronunciación - Ejercicios del capítulo - Ejercicios de la base de datos - Comandos de software - Respuestas a las autoevaluaciones