000			08116nam a2200253Ia 4500
001			1493
008			522237 1988 sp z n 8052223100spa00
020			_a968--451-856-0
040			_cEAM
041			_aESPAÑOL
082			_a519.2 C.212
090			_aGeneral
100			_aCANAVOS, GEORGE C.
245			_aPROBABILIDAD Y ESTADISTICA APLICACIONES Y METODOS
245			_c 2.GEORGE C. CANAVOS
260			_aEspaña
260			_b McGraw Hill
260			_c1988
300			_a651p.
500			_aIncluye indice analitico pag.647
520			_a1.Introduccion y estadistica descriptiva / 2.Descripcion grafica de los datos / 3.Medidas numericas descriptivas / 4.Conceptos en probabilidad / 5.La definicion clasica de probabilidad / 6.Definicion de probabilidad como frecuencia relativa / 7.Interpretacion subjetiva de la probabilidad / 8.Desarrollo axiomatico de la probabilidad / 9.Probabilidades conjunta - marginal y condicional / 10.Eventos estadisticamente independientes / 11.El teorema de Bayes / 12.Permutaciones y combinaciones / 13.Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad / 14.El concepto de variable aleatoria / 15.Distribuciones de probabilidad de variables aleatoria discretas / 16.Distribuciones de probabilidades de variables aleatorias continuas / 17.Valor esperado de una variable aleatoria / 18.Momentos de una variable aleatoria / 19.Otras medidas de tendencia central y dispercion / 20.Funciones generadoras de momentos / 21.Algunas distribuciones discretas de probabilidad / 22.La distribucion binomial / 23.La distribucion de Poisson / 24.La distribucion hipergeometrica / 25.La distribucion binomial negativa / 26.Algunas distribuciones continuas de probabilidad / 27.La distribucion normal / 28.La distribucion uniforme / 29.La distribucion beta / 30.La distribucion gama / 31.La distribucion de weibull / 32.La distribucion exponencial negativa / 33.La distribucion de una funcion de una variable aleatoria / 34.Conceptos basicos en la generacion de numeros aleatorios por computadora / 35.Distribucion uniforme sobre un intervalo ab / 36.La distribucion de weibull / 37.La distribucion de erlang / 38.La distribucion normal / 39.La distribucion binomial / 40.La distribucion de poisson / 41.Distribuciones conjuntas de probabilidad/ 42.Distribucion de probabilidad bivariadas / 43.Distribuciones marginales de probabilidad / 44.Valores esperados y momentos para distribuciones bivariadas / 45.Variables aleatorias estadisticamente independientes / 46.Distribuciones de probabilidad condicional / 47.Analisis bayesiano - Las distribuciones a priori y a posteriori / 48.La distribucion normal bivariada / 49.Muestras aleatorias y distribuciones de muestreo / 50.Muestras aleatorias / 51.Distribuciones de muestreo de estadistica / 52.La distribucion de muestreo de x / 53.La distribucion de muestreo de s al cuadrado / 54.La distribucion de t student / 55.La distribucion de la diferencia entre dos medias muestrales / 56.La distribucion de F / 57.Estimacion puntual por intervalos / 58.Propiedades deseables de los estimadores puntuales / 59.Estimadores insesgados / 60.Estimadores consistentes / 61.Estimadores insesgados de varianza minima / 62.Estadisticas suficientes / 63.Metodos de estimacion puntual / 64.Estimacion por maxima verosimilitud / 65.Metodo de los momentos / 66.Estimacion por maxima verosimilitud para muestras censuradas / 67.Estimacion por intervalo / 68.Intervalos de confianza para miu cuando se muestra una distribucion normal con varianza conocida / 69.Intervalo de confianza para miu cuando se muestra una distribucion normal con varianza desconocida / 70.Intervalos de confianza para la diferencias de medias cuando se muestra dos diferencias normales independientes / 71.Intervalos de confianza para o ^2 cuan do se muestrea una distribucion normal con medida desconocida / 72.Intervalos de confianza para el cociente de dos varianzas cuando se muestran dos distribuciones normales independientes / 73.Intervalos de confianza para el parametro de proporcion p cuando se muestrea una distribucion binomial / 74.Estimacion bayesiana / 75.Estimacion puntual bayesiana / 76.Estimacion bayesiana por intervalo / 77.Limites estadisticos de toleracia / 78.Limites de tolerancia independientes de la distribucion / 79.Limites de la tolerancia cuando se muestrea una distribucion normal / 80.Prueba de hipotesis estadisticas / 81.Conceptos basicos para la prueba de hipotesis estadisticas / 82.Tipos de regiones criticas y la funcion de potencia / 83.Las mejores pruebas / 84.Principios generales para probar una Ho simple contra una H1 uni o bilateral / 85.Principios generales para el caso 1 / 86.Principios generales para el caso 2 / 87.Principios generales para el caso 3 / 88.Prueba de hipotesis con respecto a las medidas cuando se muestrean distribuciones normales / 89.Pruebas para una muestra / 90.Pruebas para dos muestras / 91.Refleccion para las suposiciones y sencibilidad / 92.Prueba sobre las medidas cuando las observaciones estan pareadas / 93.Pruebas de hipotesis con respecto a las varianzas cuando se muestrean distribuciones normales / 94.Pruebas para una muestra / 95..Pruebas para dos muestras / 96.Inferencias con respecto a las proporciones de dos distribuciones binomiales independientes / 97.Pruebas de bondad de ajuste y analisis de tablas de contingencia / 98.La prueba de bondad de ajuste chi-cuadrada / 100.La estadistica de kolmogorov-smirnov / 101.La prueba chi-cuadrad para el analisis de tablas de contingencia con dos criterios de clasificacion / 102.Metodos para el control de calidad y muestreo para aceptacion / 103.Tablas de control estadistico / 104.Tablas x - medida conocida de la poblacion - / 105.Tablas s - desviacion estandar conocida de la poblacion - / 106.Tablas x y s - media y varianza desconocidas de la poblacion - / 107.Procedimientos del muestreo para aceptacion / 108.El desarrollo de planes de muestreo sencillos para riesgosestipulados del productor y del consumidor / 109.Muestreo para aceptacion por variables / 110.Sistemas de planes de muestreo / 111.Diseño y analisis de experimentos estadisticos / 112.Experimentos estadisticos / 113.Diseños estadisticos / 114.Analisis de experimentos unifactoriales en un diseño completamente aleatorio / 115.Analisis de varianza para un modelo de efectos fijos / 116.Metodo de scheffe para comparaciones multiples / 117.Analisis de residuos y efectos de la violacion de las suposiciones / 118.El caso de efectos aleatorios / 119.Analisis de experimentos con solo un factor en un diseño en bloque completamente aleatorizado / 120.Experimentos factoriales / 121.Analisis de regrecion : el modelo lineal simple / 122.El significado de la regrecion y suposiciones basicas / 123.Estimacion por minutos cuadrados para el modelo lineal simple / 124.El uso del analisis de varianza / 125.Correlacion lineal / 126.Series de tiempo y autocorrelacion / 127.Componentes de una serie de tiempo / 128.KLa estadistica de durbin-watson / 129.Eliminacion de la autocorrelacion mediante la transformacion de datos / 130.Enfoque matricial para el modelo lineal simple / 131.Analisis de regrecion : el modelo lineal general / 132.El modelo lineal general / 133.Principio de la suma de cuadrados extra / 134.El problema de la multicolineabilidad / 135.Determinacion del mejor conjunto de variables de prediccion / 136.Analisis de residuos o residuales / 137.Regrecion polinomial / 138.Minimos cuadrados con factores de peso / 139.Variables indicadoras / 140.Metodos no parametricos / 141.Pruebas no parametricas para comparar dos poblaciones con base en muestras aleatorias independientes / 142.Prueba de mann-whitney / 143.Prueba de tendencias de wald-wolfowitz / 144.Pruebas no parametricas para observaciones por partes / 145.La prueba del siglo / 146.Prueba de rangos de signos de wilcoxon / 147.Prueba de kruskal-wallis para k muestras aleatorias independientes / 148.Prueba de friedman para k muestras igualadas / 149.Coeficiente de coirrelacion de rangos de spearman
650			_a1.PROBABILIDADES \ 2.ESTADISTICA
942			_cBK
999			_c5814 _d5814