Estadística aplicada a la ingeniería y los negocios. Carlos José Castillo

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       Presentación

      En la actualidad, los ingenieros y los profesionales en diversas áreas deben estar en condiciones de aplicar métodos estadísticos avanzados, que les permitan analizar la información cuantitativa y cualitativa, originada en la gestión empresarial y en el desarrollo de los planes de negocios, para una adecuada toma de decisiones. Por ejemplo, en muchas situaciones prácticas se hace uso de muestras representativas, debido a que no siempre se tiene información completa de una población, o su obtención resulta muy costosa, por lo que los métodos de selección y análisis de muestras estadísticas son de vital importancia; además, en las diversas actividades empresariales se hace necesaria la obtención de pronósticos asociados a diversas variables, como la demanda de un producto, para lo cual se requiere la aplicación de modelos de pronóstico mediante las técnicas de regresión.

      Precisamente, el presente libro, producto de la experiencia docente de los autores en la asignatura de Estadística y Probabilidad en las escuelas de Ingeniería y de Negocios de la Universidad de Lima, busca dotar a los estudiantes de los conocimientos teóricos necesarios de esta disciplina para un óptimo desempeño en su futuro profesional.

      El texto está constituido por cinco capítulos, y en cada uno de ellos se hace una exposición de los fundamentos teóricos seguidos de un conjunto de problemas resueltos y propuestos; además, se expone el uso del software Minitab, versión 17, como herramienta de apoyo para el desarrollo de los casos prácticos; cuyos respectivos archivos se podrán encontrar en <http://downloads.ulima.edu.pe/fondoeditorial/libros/estadaplic/datos>.

      En el capítulo 1 se explican las distintas técnicas de selección de muestras aleatorias, así como las distribuciones de probabilidad de los estadísticos muestrales, con especial énfasis en el teorema del límite central como fundamento del análisis estadístico inferencial.

      La estimación de parámetros, estudiada en el capítulo 2, comprende los métodos de obtención, a partir de una muestra, de estimadores puntuales; además, se detalla la construcción de intervalos de confianza para los parámetros de la población.

      En el capítulo 3 se realiza un estudio de las pruebas de hipótesis tanto para los parámetros como para las pruebas de bondad de ajuste e independencia; en cada caso se explica la formulación de las hipótesis de evaluación, y el procedimiento de comprobación de las hipótesis expuestas.

      En el capítulo 4 se desarrolla el análisis de la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple, mediante una explicación de los supuestos del modelo, y la interpretación de los resultados obtenidos.

      El diseño completamente al azar y el diseño de bloques son los temas tratados en el capítulo 5, en los que se resalta las situaciones en las que se deben aplicar cada uno de ellos.

      Expresamos nuestro agradecimiento a quienes brindaron su apoyo para que esta obra esté a disposición del público interesado, así como a nuestros alumnos por sus consultas y sugerencias, esperando que responda a las expectativas de nuestros lectores.

       Los autores

       Capítulo

       1 Distribuciones muestrales

      Por lo general, el análisis estadístico de datos se realiza con el propósito de obtener conclusiones válidas para una población con base en la información proporcionada por la muestra. De ahí que el conocimiento de las diferentes técnicas de muestreo y cómo se distribuyen los estadísticos muestrales resulta fundamental para obtener los resultados deseados.

       Conocimientos previos

      Estadística descriptiva, cálculo de probabilidades, distribuciones de probabilidad

       Secciones

      1. Conceptos básicos

      2. Muestra aleatoria

      3. Tipos de muestreo

      4. Principales estadígrafos

      5. Distribución de la media muestral

      6. Teorema central del límite

      7. Distribuciones de muestras pequeñas

      8. Distribuciones muestrales de un estadígrafo

      9. Distribuciones muestrales de dos muestras

       Sabes

      Capacidades adquiridas

      

Identificar y diferenciar los estadígrafos de posición y de dispersión

      

Construir la distribución de probabilidad de una variable aleatoria

      

Calcular e interpretar el valor esperado y la varianza de una variable aleatoria

      

Hacer uso de la distribución normal con el software Minitab

       Piensas

      Competencias por lograr

      

Seleccionar muestras aleatorias con el software Minitab

      

Reconocer la importancia del teorema central del límite en el análisis estadístico

       Haces

      Habilidades por desarrollar

      

Determinar la técnica muestral adecuada para un caso real

      

Hacer uso apropiado de las distintas distribuciones muestrales

      Las poblaciones suelen ser demasiado grandes para estudiarlas en su totalidad; se puede estar interesado, por ejemplo, en determinar СКАЧАТЬ