Introducción a la Teoría Estadistica - ANETTE RACHEL PINACHO MATIAS

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Prólogo del traductor a la primera edición española
	Prefacio del autor a la primera edición
	Prefacio de los autores a la segunda edición
	Indice general
	Cap 1 Introducción
	Estadística
	Objetivo y amplitud de este libro
	Sistema de referencia
	Bibliografía
	Cap 2 Probabilidad
	Introducción
	Probabilidad clásica o a priori
	Probabilidad a posteriori o frecuencial
	Modelos de probabilidad
	Conjuntos de puntos
	Desarrollo axiomático de la probabilidad
	Espacio muestral discreto con un número finito de puntos
	Permutaciones y combinaciones
	Fórmula de Stirling
	Notaciones de sumas y productos
	Los teoremas binomial y polinomial
	Funciones generatrices combinatorias
	Probabilidad marginal
	Probabilidad condicional
	Dos leyes básicas de la probabilidad
	Sucesos compuestos
	Independencia
	Variables aleatorias
	Problemas
	Bibiliografía
	Cap 3 Variables aleatorias discretas
	Introducción
	Funciones de cuantía
	Distribuciones multivariantes
	Distribución binomial
	Distribución polinomial
	Distribución de Poisson
	Otras distribuciones discretas
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 4 Variables aleatorias continuas
	Introducción
	Variables aleatorias contínuas
	Distribuciones multivariantes
	Distribuciones acumulativas
	Distribuciones marginales
	Distribuciones condicionales
	Independencia
	Muestra aleatoria
	Distribuciones deducidas de otras
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 5 Valores esperados y momentos
	Valores esperados
	Momentos
	Funciones generatrices de momentos
	Momentos para distribuciones multivariantes
	El problema de los momentos
	Esperanzas condicionales
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 6 Distribuciones continuas especiales
	Distribución uniforme
	La distribución normal
	La distribución gamma
	La distribución beta
	Otras distribuciones
	Funciones de densidad completas
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 7 Muestreo
	Inferencia inductiva
	Poblaciones y muestras
	Distribuciones muestrales
	Momentos muestrales
	Ley de los grandes números
	El teorema central del límite
	Aproximación normal a la distribución binomial
	Papel de la distribución normal en estadística,
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 8 Estimación puntual
	Teoría de la decisión
	Estimación puntual
	Estadísticos suficientes; caso de un solo parámetro
	Estadísticos suficientes; más de un parámetro
	Estimador insesgado
	Estimador consistente
	Estimadores asintóticamente eficientes
	Estimadores insesgados de varianza mínima
	Principio de máxima verosimilitud
	Algunos estimadores máximo-verosímiles
	Propiedades de los estimadores maximoverosímiles
	Estimación por el método de los momentos
	Estimadores de Bayes
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 9 Distribución normal multivariante
	La distribución normal bivariante
	Matrices y determinantes
	Distribución normal multivariante
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 10 Distribuciones en el muestreo
	Distribuciones de funciones de variables aleatorias
	Distribución de la media muestral para densidades normales
	Distribución ji cuadrado
	Independencia de la medida y varianza muestrales en densidades normales
	La distribución F
	Distribución t de Student
	Distribución de las medias muestrales en densidades binomiales y de Poisson
	Distribución, en muestras grandes, de estimadores máximo-verosímiles
	Distribución de estadísticos ordinales
	Recorrido "studentizado"
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 11 Estimación por intervalos
	Intervalos confidenciales
	Intervalos confidenciales para la media de una distribución normal
	Intervalos confidenciales para la varianza de una distribución normal
	Región confidencial para la medio y la varianza de una distribución normal
	Método general para la obtención de intervalos confidenciales
	Intervalos confidenciales para el parámetro de una distribución binomial
	Intervalos confidenciales para muestras grandes
	Regiones confidenciales para muestras grandes
	Intervalos confidenciales múltiples
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 12 Docimasia de hipótesis
	Introducción
	Dócima de una hipótesis simple contra una alternativa simple
	Hipótesis compuestas
	Docimasia de teta<teta1 contra teta>teta1 para densidades con un parámetro único teta
	Docimasia de la hipótesis H1:teta1<teta<teta2 contra la hipótesis alternativa H2: teta>teta2, teta<teta 1
	Dócima de la razón de verosimilitud generalizada
	Dócimas relativas a la media de una población normales
	Diferencias entre las medias de dos poblaciones normales
	Dócima de la varianza de una distribución normal
	Dócimas de independencia en tablas de contingencia
	Dócimas de independencia en tablas de contingencia
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 13 Regresión e hipótesis lineales
	Introducción
	Modelos lineales simples
	Predicción
	Discriminación
	Estimación puntual. Caso B.
	El modelo lineal general
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 14 Modelos de diseño experimental
	Introducción
	Modelo de diseño experimental
	Modelo de clasificación simple
	Modelo de clasificación doble
	Otros modelos
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 15 Dócimas sucesionales de hipótesis
	Análisis sucesionales
	Construcción de dócimas sucesionales
	Funciones de potencia
	Tamaño muestral medio
	Inspección por muestreo
	Inspección por muestreo sucesional
	Dócima sucesional para la media de una población normal
	Problemas
	Bibliografía
	Cap 16 Métodos no paramétricos
	Introducción
	Una distribución básica
	Posición y dispersión
	Comparación de dos poblaciones
	Límites de tolerancia
	Dócima de rangos para dos muestras
	Eficiencias asintóticas y dócima de aleatorización
	Problemas
	Bibliografía
	Tablas
	Descripción de las tablas
	Tabla I: Ordenadas de la función de densidad normal
	Tabla II: Distribución normal acumulativa
	Tabla III: Distribución ji cuadado acumulativa
	Tabla IV: Distribución acumulativa de "Student"
	Tabla V: Distribución F acumulativa
	Tabla VI: Puntos porcentuales superiores del 1% del recorrido studentizado
	Tabla VII: Puntos porcentuales del 5% del recorrido studentizado
	Tabla VIII: Puntos porcentuales superiores del 10% del recorrido studentizado
	Soluciones de los problemas propuestos al final de los capítulos
	Índice alfabético