Técnicas estadísticas con hoja de cálculo y R : azar y variabilidad en las ciencias naturales /
Miguel Ángel Mirás Calvo, Estela Sánchez Rodríguez
- 407 páginas : gráficos (blanco y negro y color) ; 24 centímetros
- Monografías da Universidade de Vigo. Tecnoloxía e Ciencias Experimentais 25 .
Incluye apéndice documental
Bibliografía: páginas 405-407. Índice
Notación y documentos de datos -- Conceptos teóricos y casos prácticos -- Análisis exploratorio de datos – Introducción -- Tipos de variables -- Tablas de frecuencias -- Representaciones gráficas -- Medidas de posición, dispersión y forma -- Datos atípicos y diagramas de caja -- Transformaciones no lineales -- Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 1 -- Cálculo de probabilidades -- Introducción -- Definiciones de probabilidad Regla de la adición generalizada – Probabilidad condicionada -- Regla del producto -- Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes -- Independencia de sucesos -- Asignación de probabilidades – Aplicaciones -- Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 2 -- Principales distribuciones – Introducción -- Variables aleatorias -- Media y varianza de una variable aleatoria -- Modelo binomial -- Modelo multinomial -- Modelo hipergeométrico -- Modelos geométrico y binomial negativa -- Modelo Poisson -- Modelo normal -- Modelo lognormal -- Modelos exponencial, Weibull y gamma -- Modelos ji cuadrado de Pearson, t de Student y F de Fisher-Snedecor -- Reproductividad de distribuciones -- Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 3 Inferencia – Introducción -- Métodos de muestreo -- Simulación de variables aleatorias -- Estimación puntual -- Distribuciones muestrales -- Intervalos de confianza -- Determinación del tamaño muestral -- Teoría de errores en experimentación -- Contrastes de hipótesis -- Contrastes paramétricos -- Relación entre intervalos y contrastes de hipótesis -- Contrastes no paramétricos – Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 4 -- Tablas de frecuencias -- Introducción -- El test ji cuadrado de Pearson de bondad de ajuste -- Contrastes de independencia y homogeneidad -- Medidas de -- Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 5 -- Regresión – Introducción -- El modelo de regresión lineal simple -- El método de mínimos cuadrados -- Coeficientes de correlación y de determinación -- Inferencia en el modelo de regresión lineal simple -- Predicción puntual y por intervalos -- Diagnosis del modelo lineal -- El modelo de regresión lineal múltiple -- Transformaciones y otros modelos -- Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 6 -- Análisis de la varianza -- Introducción -- Anova de un factor. Comparaciones múltiples de medias -- Anova con dos factores -- Introducción al diseño de experimentos -- Introducción al análisis de la covarianza -- Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 7