Estadistica Aplicada a la Administración

Name: Estadistica Aplicada a la Administración
Author: Diaz Mata, Alfredo

Alfredo Diaz Mata

Editorial:: Mcgraw Hill
Año de edición:: 2012
Materia:: Libros de texto
ISBN:: 978-607-15-0846-1
Páginas:: 632
Encuadernación:: Bolsillo

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Índice

1Acerca del autor xix Prefacio xx Agradecimientos xxii Capítulo 1 Introducción 1 1.1 Aplicaciones de la estadística l 1.2 Estadística descriptiva y estadistica inferencial 3 1.3 Poblaciones y muestras; parámetros y estadísticos 3 1.4 Método estadísticos 4 1.5 Datos estadísticos: variables y su clasificación 6 1.6 Escalas de Medición 6 1.7 Variables continuas y variables discontinuas (0 discretas) 8 1.8 Uso de computadoras en estadistica 8 1.9 Excel 2007 9 1.10 Resumen 10 Capítulo 2 Presentación de datos: tablas y gráficas 11 2.1 Principales elementos de tablas y gráficas 11 2.2 Tablas 12 2.2.1 Series simples, series de datos y frecuencias, y series de clases y frecuencias 12 2.2.1.1 Series simples 14 2.2.1.2 Series de datos y frecuencias 16 2.2.1.3 Series de clases y frecuencias 17 2.2.1.4 Construcción de tablas de clases y frecuencias 18 2.2.2 Tablas de frecuencias para datos cualitativos 20 2.2.3 Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas ............ 20 2.2.4 Tablas de doble entrada o de clasificación cruzada 0 de contingencias 21 2.2.5 Uso de Excel. construcción de distribuciones de frecuencias 22 2.3 Gráficas (con Excel) 26 2.3.1 Histogramas ’ 26 2.3.2 Gráficas de Iíneas 29 2.3.3 Histogramas y polígonos de frecuencias 29 2.3.4 Gráficas circulares 31 2.3.5 Otras aplicaciones 32 2.4 Resumen 37 2.5 Ejercicios adicionales 37 Capítulo 3 Medidas 44 3.1 Medidas de Posición 44 3.1.1 Media aritmética 45 3.1.2 Media ponderada 47 3.1.3 Media armónica 48 3.1.4 Media geométrica 50 3.1.5 Medias o promedios móviles 51 3.1.6 Mediana 52 3.1.7 Moda 55 3.1.8 Percentiles 57 3.1.8.1 Cuartiles 58 3.1.8.2 Deciles 59 3.1.9 Relación entre la media, la mediana y la moda 60 3.2 Medidas de dispersión 67 3.2.1 Rango 68 3.2.2 Desviación media 69 3.2.3 Desviación intercuartílica 71 3.2.4 Varianza y Desviacion estándar 71 3.2.4.1 Uso de la varianza y la desviación estándar muestrales como estimadores 74 3.2.5 Aplicaciones comunes de la desviación estándar 74 3.2.5.1 Coeficiente de variación 74 3.2.5.2 Teorema de Chebyshev 75 3.2.5.3 Desviacion estándar y distribución normal 76 3.3 Medidas de composición: la proporción 81 3.4 Medidas de forma: momentos 82 3.4.1 Tercer momento respecto a la media y el coeficiente de sesgo 83 3.4.2 Cuarto momento respecto a la media y el coeficiente de curtosis o apuntamiento 83 3.5 Funciones estadísticas de Excel y el complemento “Análisis de datos” 89 3.5.1 Estadistica descriptiva 90 3.5.2 Media móvil 91 3.5.3 Percentil y jerarquía 92 3.6 Resumen 94 3.7 Fórmulas del capítulo 94 3.8 Ejercicios adicionales 96 Capítulo 4 Introducción a la teoría de la probabilidad 108 4.1 Teoría de conjuntos y teoría de la probabilidad 109 4.2 Conceptos básicos, terminología y notación 112 4.2.1 Conceptos importantes 112 4.3 Técnicas de conteo, permutaciones y combinaciones 116 4.4 Interpretaciones de la probabilidad 120 4.4.1 Interpretación teórica o clasica 120 4.4.2 La probabilidad como frecuencia relativa 122 4.4.3 Interpretación subjetiva de la probabilidad 123 4.5 Axiomas de la probabilidad 124 4.5.1 Axioma sobre los posibles valores de la probabilidad 124 4.5.2 Axioma sobre la suma de las probabilidades de los eventos de un espacio muestral 124 4.5.3 Axioma sobre la probabilidad de ocurrencia de dos a mas eventos mutuamente excluyentes 125 4.6 Regia de la suma de probabilidades 126 4.7 Probabilidad condicional 129 4.8 Independencia estadistica 132 4.9 Regia de la multiplicación de probabilidades 133 4.9.1 La regia de la multiplicación para eventos independientes 134 4.10 Regla de Bayes 136 4.11 Resumen 139 4.12 Formulas del capítulo 140 4.13 Ejercicios adicionales 140 4.14 CAPÍTULO 5 Distribuciones discretas (discontinuas) de probabilidad 146 5.1 Introducción 146 5.2 Distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas 147 5.3 Media y varianza de una distribución de probabilidades 149 5.4 Distribución binomial 151 5.4.1 Media y varianza de la distribución binomial 153 5.4.2 Distribución binomial, tablas de probabilidades binomiales y Excel 154 5.5 Tres formas de presentar una distribución de probabilidad 156 5.6 Distribución de Poisson 158 5.6.1 Distribución de Poisson, tablas de probabilidades Poisson y Excel 159 5.6.2 Distribución de Poisson como aproximación de la distribución binomial 161 5.6.3 Media y varianza de la distribución de Poisson 162 5.7 Distribución hipergeométrica 163 5.7.1 Media y desviación estándar de la distribución hipergeométrica 165 5.8 Distribución multinomial 168 5.8.1 Media y desviación estándar de la distribución multinomial 169 5.9 Resumen 170 5.10 Formulas del capítulo 170 5.11 Ejercicios adicionales 171 Capítulo 6 Distribuciones continuas de probabilidad 177 6.1 Área como medida de probabilidad 177 6.2 Distribución normal de probabilidad 178 6.2.1 Características de la distribución normal 178 6.2.2 Distribución normal estándar 179 6.2.3 Tabla de áreas bajo la curva normal 179 6.2.3.1 Excel y áreas bajo la curva normal 183 6.2.3.2 Determinación de z a partir del área o la probabilidad 184 6.2.4 Determinación de probabilidades para cualquier distribución normal 188 6.2.4.1 Excel y probabilidades para cualquier distribución normal 189 6.2.4.2 Determinación de valores de la variable, o de z, a partir del área o la probabilidad 192 6.3 Ajuste cuando se utiliza la distribución normal para evaluar probabilidades de una variable discreta (ajuste por discontinuidad) 195 6.4 Aproximación de distribuciones de probabilidad de variables discontinuas con la distribución normal 197 6.4.1 Aproximación de la distribución binomial con la distribución normal 197 6.4.2 Aproximación de la distribución de Poisson con la distribución normal 200 6.5 Distribución exponencial de probabilidad 202 6.5.1 Relación entre la distribución exponencial y la distribución de Poisson 204 6.6 Otras distribuciones de probabilidad continuas 204 6.7 Advertencia 205 6.8 Resumen 205 6.9 Formulas del capítulo 205 6.10 Ejercicios adicionales 206 Capítulo 7 Muestreo y distribuciones muestrales 209 7.1 Introducción al muestreo 209 7.1.1 Parámetros, estadísticos y estimadores 210 7.1.2 Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis 210 7.1.3 Estimaciones por punto y estimaciones por intervalo 211 7.1.4 Muestreo aleatorio y muestreo de juicio 211 7.1.5 Muestreo aleatorio y Excel 211 7.1.5.1 Generación de numeros aleatorios 212 7.1.5.2 Muestra 213 7.1.6 Muestras únicas y muestras múltiples 214 7.1.7 Muestras relacionadas y muestras independientes 214 7.1.8 Tipos de muestreo aleatorio 214 7.1.9 Etapas de un estudio por muestreo 215 7.1.10 Distribuciones muestrales 215 7.2 Distribución muestral de la media 216 7.2.1 Desarrollo 217 7.2.2 Tres conclusiones importantes que se desprenden de la distribución muestral de la media: el teorema central del límite 219 7.2.3 Formula del error estándar de la media y factor de corrección por población finita .... 219 7.2.4 Consideraciones adicionales sobre la distribución muestral de la media 220 7.2.5 Aplicaciones del análisis de la distribución muestral de la media 222 7.3 Distribución muestral de la proporción 224 7.3.1 Desarrollo 224 7.3.2 Tres conclusiones importantes sobre la distribución muestral de la proporción 226 7.3.3 Formula del error estándar de la proporción y factor de corrección por población finita 227 7.3.4 Consideraciones adicionales sobre la distribución muestral de la proporción 228 7.4 Distribución muestral de la varianza 229 7.4.1 Distribuciones muestrales sin reemplazo y con reemplazo 231 7.4.2 Estimadores insesgados y estimadores sesgados 233 7.5 Resumen 234 7.6 Fórmulas del capítulo 235 7.7 Ejercicios adicionales 235 Capítulo 8 Estimación de parámetros 240 8.1 Estimaciones por punto y estimaciones por intervalo 240 8.2 Error de muestreo y errores que no son de muestreo 241 8.3 Propiedades de los estimadores 241 8.4 Estimación de una media con muestras grandes 242 8.4.1 Los 3 elementos de una estimación por intervalo 244 8.4.2 Estimador y parámetro estimado 245 8.4.3 Cuando si se puede utilizar la distribución normal para hacer estimaciones de parámetros, y cuando no 245 8.4.4 Determinación del tamaño de muestra necesario para estimar una media 245 8.4.4.1 Cuando no se incluye el factor de corrección por población finita 245 8.4.4.2 Cuando si se incluye el factor de corrección por población finita 246 8.5 Comparación de la estimación de parametros con muestras grandes y muestras pequeñas 248 8.5.1 Distribución t de Student, su tabla de áreas y Excel 249 8.6 Estimación de una media con muestras pequenas 250 8.6.1 La población se distribuye de forma normal y se conoce la desviación estándar de la población: estadístico de prueba, z 250 8.6.2 La población
se distribuye de forma normal pero no se conoce la desviación estándar de la población: estadístico de prueba, t de Student 250 8.6.3 La población no se distribuye de forma normal 251 8.7 Estimación de una proporción 252 8.7.1 Determinación del tamaño de muestra para estimar una proporcion 253 8.7.1.1 Cuando no se incluye el factor de corrección por población finita 253 8.7.1.2 Incluyendo el factor de corrección por población finita 254 8.8 Otros intervalos de confianza 256 8.8.1 Intervalos de confianza para la diferencia entre 2 medias poblacionales 256 8.8.2 Intervalos de confianza para la diferencia entre 2 proporciones poblacionales 257 8.8.3 Intervalos de confianza para el total de una población a partir de una media 258 8.8.4 Intervalos de confianza para el total de una población a partir de una proporción 259 8.9 Resumen 261 8.10 Uso de Excel para construir intervalos 262 8.11 Formulas del capítulo 263 8.12 Ejercicios adicionales 263 Capítulo 9 Pruebas de hipótesis 269 9.1 Introducción 269 9.2 Planteamiento de las hipótesis 270 9.3 Errores tipo I y tipo II 270 9.4 Procedimiento para realizar pruebas de hipótesis 273 9.5 Elaboración de una gráfica 274 9.6 Pruebas de 1 y de 2 extremos. Regiones de aceptación y de rechazo 275 9.6.1 Pruebas de 2 extremos o colas 275 9.6.2 Prueba de hipótesis de la cola inferior o del extremo izquierdo 275 9.6.3 Prueba de hipótesis de la cola superior o del extremo derecho 276 9.7 Métodos para realizar pruebas de hipótesis 278 9.7.1 Método del intervalo 278 9.7.2 Método del estadístico de prueba 278 9.7.3 Método del valor de la P 280 9.7.4 Resumen de los procedimientos para realizar pruebas de hipótesis con los 3 metódos 281 9.8 Prueba de hipótesis sobre una proporcion poblacional 283 9.9 Resumen 286 9.10 Uso de Excel 286 9.11 Ejercicios adicionales 287 Capítulo 10 Pruebas de hipótesis para 2 poblaciones 291 10.1 Panorama general de las pruebas de hipótesis 291 10.2 Pruebas de hipótesis sobre la diferencia entre 2 medias 293 10.2.1 Pruebas con muestras grandes e independientes 294 10.2.1.1 Cuando se conocen las varianzas de las 2 poblaciones 294 10.2.1.2 Cuando no se conocen las varianzas y no se asume que sean iguales 294 10.2.1.3 Cuando no se conocen las varianzas pero se asume que son iguales 295 10.2.2 Pruebas con muestras pequeñas e independientes, variables distribuidas normalmente 296 10.2.2.1 Cuando no se conocen las varianzas pero se asume que son iguales 296 10.2.2.2 Cuando no se conocen las varianzas y no se asume que sean iguales 297 10.2.3 Pruebas para muestras pareadas cuando no se conocen las varianzas pero no se necesita asumir que sean iguales 299 10.3 Pruebas de hipótesis sobre la diferencia entre 2 proporciones 303 10.4 Prueba para la diferencia entre 2 varianzas 305 10.4.1 Distribución Fy Excel 307 10.5 Excel y pruebas de hipótesis para 2 muestras 308 10.6 Resumen 309 10.7 Formulas del capítulo 309 10.8 Ejercicios adicionales 310 Capítulo 11 Pruebas de hipótesis con la distribución ji cuadrada 315 11.1 Introducción 315 11.2 Distribución ji cuadrada (x2) 316 11.3 Tablas de áreas bajo la curva de la distribución ji cuadrada 317 11.3.1 Excel y la tabla de áreas para %2 317 11.4 Pruebas de hipótesis para la varianza de una población 318 11.5 Distribución ji cuadrada a partir de frecuencias observadas y frecuencias esperadas 319 11.6 Pruebas para una proporcion con z y con %2 321 11.6.1 Prueba de una proporcion con z 321 11.6.2 Prueba de una proporcion con x2 322 11.7 Prueba para la diferencia entre 2 proporciones con z y con X2 322 11.7.1 Prueba para la diferencia entre 2 proporciones con z 323 11.7.2 Prueba para la diferencia entre 2 proporciones con X2 323 11.8 Relación entre las pruebas de hipótesis para proporciones con z y con X2 324 11.9 Prueba para la diferencia entre n proporciones 325 11.10 Pruebas de bondad de ajuste a distribuciones teóricas 326 11.10.1 Pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal 327 11.10.2 Pruebas de bondad de ajuste a una distribución Poisson 329 11.10.3 Pruebas de bondad de ajuste a una distribución binomial 330 11.11 Pruebas de bondad de ajuste entre distribuciones empíricas 334 11.12 Pruebas sobre la independencia entre 2 variables 336 11.13 Pruebas paramétricas y pruebas no paramétricas 337 11.14 Excel y la distribución ji cuadrada 338 11.14.1 Función Distr.Chi 338 11.14.2 La función Prueba.Chi 338 11.15 Resumen 339 11.16 Formulas del capítulo 339 11.17 Ejercicios adicionales 340 Capítulo 12 Análisis de Varianza 345 12.1 Introducción 345 12.2 Suposiciones en que se basan las técnicas de análisis de varianza 348 12.3 El diseño completamente aleatorizado de un factor 349 12.4 Procedimiento para el ANOVA con el diseño completamente aleatorizado de un factor 352 12.5 Excel y ANOVA de un factor 354 12.6 Comparaciones múltiples entre pares de medias de tratamiento 356 12.7 Análisis de varianza de dos factores 357 12.8 Excel y ANOVA de dos factores 360 12.9 Análisis de varianza de dos factores con interacción 362 12.10 Excel y ANOVA de dos factores con interacción 366 12.11 Resumen 369 12.12 Formulas del capítulo 369 12.13 Ejercicios adicionales 370 Capítulo 13 Análisis de regresión y correlación lineal simple 374 13.1 Ecuación y recta de regresión 375 13.2 Método de mínimos cuadrados 377 13.2.1 Derivación algebraica de las ecuaciones normales 378 13.2.2 Derivación de las ecuaciones normales mediante derivadas parciales 379 13.3 Determinación de la ecuación de regresión 380 13.3.1 Despeje simultaneo de ay ben las 2 ecuaciones normales 380 13.3.2 Resolución simulttnea de las 2 ecuaciones normales 381 13.3.3 Resolución mediante sumas de cuadrados 382 13.3.4 Uso de Excel 383 13.4 Modelo de regresión y sus supuestos 386 13.5 Sumas de cuadrados en el análisis de regresión 387 13.6 Desviacion estándar de regresión 388 13.7 Inferencias estadísticas sobre la pendiente B1 389 13.7.1 Pruebas de hipótesis sobre la pendiente B1 389 13.7.1.1 Prueba sobre la pendiente B1 utilizando la t de Student 390 13.7.1.2 Prueba sobre la pendiente utilizando la F de Fisher 390 13.7.2 Estimación por intervalo de B1 391 13.8 Uso de la ecuación de regresión para estimación y predicción 391 13.8.1 Estimación por intervalo de y para valores dados de x 391 13.8.2 Pronósticos de y para valores dados de x 392 13.9 Recapitulación del análisis de regresión lineal simple 393 13.10 Análisis de correlación 399 13.10.1 Coeficiente de correlación y Excel 400 13.10.2 Momento-producto de Pearson, otra manera de interpretar el coeficiente de correlación 402 13.10.3 Prueba de hipótesis sobre el coeficiente de correlación 403 13.10.4 Correlación serial o autocorrelación 403 13.10.4.1 Prueba de hipótesis sobre el coeficiente de correlación serial 405 13.11 Resumen 406 13.12 Formulas del capítulo 407 13.13 Ejercicios adicionales 408 Capítulo 14 Análisis de regresión lineal múltiple 411 14.1 Modelo de regresión lineal múltiple y sus supuestos 411 14.2 Obtención de la ecuación de regresión lineal múltiple 412 14.3 Multicolinealidad y las variables que mejor se relacionan con la variable dependiente: uso de la matriz de correlaciones 415 14.4 Evaluación de la ecuación de regresión 418 14.4.1 Evaluación de la ecuación de regresión mediante el coeficiente de determinación múltiple 418 14.4.2 Evaluación de la ecuación de regresión mediante el análisis de varianza y la prueba F 419 14.4.3 Inferencias sobre coeficientes de regresión parciales individuales 422 14.4.4 Análisis de residuales 425 14.5 Uso del modelo de regresión lineal múltiple 431 14.5.1 Intervalos de confianza para los pronósticos 432 14.5.2 Intervalos de confianza para estimaciones de la media de una subpoblación de valores y 432 14.6 Variables independientes cualitativas 433 14.7 Regresión por pasos 437 14.7.1 Eliminación posterior 437 14.7.2 Regresión por pasos mediante selección previa 438 14.8 Resumen 441 14.9 Formulas del capítulo 441 14.10 Ejercicios adicionales 442 Números índice 450 15.1 Usos de los numeros índice 450 15.2 Numeros índice simples 451 15.3 Numeros índice agregados 453 15.4 Numeros índice agregados de Laspeyres, de Paasche e ideal de Fischer 454 15.4.1 Índice de Laspeyres 454 15.4.2 Índice de Paasche 455 15.4.3 Índice ideal de Fischer 456 15.5 Números índices en cadena 459 15.5.1 Numeros índice en cadena y rendimientos bursátiles 460 15.6 Índices para Propósitos especiales 463 15.6.1 Índices de precios ai consumidor y al productor 463 15.6.1.1 El índice Nacional de Precios al Consumidor 463 15.6.1.2 Calculo de la inflación mediante el INPC 465 15.6.1.3 Cambio de periodo base 465 15.6.1.4 Deflación de series de tiempo con el INPC 466 15.6.1.5 El índice Nacional de Precios al Productor 468 15.6.2 índices bursátiles 468 15.7 Números índices y Excel 473 15.8 Resumen 473 15.9 Formulas del capítulo 473 15.10 Ejercicios adicionales 474 Capítulo 16 Análisis de series de tiempo 476 16.1 Modelo clásico de series de tiempo 476 16.2 Análisis grafico de la tendencia 478 16.3 Tendencia secular 479 16.3.1 Suavización con promedios móviles exponenciales... 479 16.3.1.1 Pronósticos con promedios móviles exponenciales 480 16.3.2 Ajuste de una recta con mínimos cuadrados 481 16.3.3 Ajuste de una función exponencial con mínimos cuadrados 482 16.3.4 Ajuste de una parábola con mínimos cuadrados 486 16.4 Variaciones estacionales 492 16.4.1 Cálculo de índices estacionales 492 16.4.2 Desestacionalización de series de tiempo 498 16.4.3 Pronósticos con índices estacionales 499 16.5 Variaciones cíclicas 500 16.6 Resumen 506 16.7 Fórmulas del capítulo 16.8 Ejercicios adicionales Capítulo 17 Pruebas estadisticas no paramétricas 511 17.1 Pruebas de hipótesis no paramétricas en este libro 512 17.2 Prueba de rachas para aleatoriedad de Wald-Wolfowitz 513 17.2.1 Características 514 17.2.2 Excel y el cálculo de probabilidades para la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz 516 17.3 Prueba de los signos 518 17.3.1 Características 518 17.3.2 Prueba del signo para una muestra pequeña 519 17.3.3 Prueba del signo para una muestra grande (aproximación normal) 521 17.3.4 Prueba del signo para 2 muestras apareadas pequenas 521 17.3.5 Prueba del signo para 2 muestras apareadas grandes (aproximación normal) 522 17.4 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon 526 17.4.1 Características 527 17.4.2 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una muestra pequeña 527 17.4.3 Excel y la prueba de rangos con signo de Wilcoxon 528 17.4.4 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una muestra grande (aproximación normal) 529 17.4.5 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para 2 muestras apareadas pequeñas 530 17.4.6 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para 2 muestras apareadas grandes (aproximación normal) 531 17.5 Prueba U de Mann-Whitney para 2 muestras independientes 532 17.5.1 Características 532 17.6 Prueba de suma de rangos de Kruskal-Wallis para más de 2 medias 536 17.7 Prueba de Friedman para diseños en bloques aleatorizados 539 17.8 Coeficiente de correlación por rangos de Spearman 541 17.9 Resumen 543 17.10 Formulas del capítulo 543 17.11 Ejercicios adicionales 545 Apéndices 552 Apéndice 1 Tabla de probabilidades nominales 552 Apéndice 2 Tabla de probabilidades de Poisson 560 Apéndice 3 Tabla de áreas bajo la distribución t de Student 566 Apéndice 4 Tablas de la distribución F 567 Apéndice 5 Tabla de áreas bajo la distribución ji cuadrada 569 Apéndice 6 Valores críticos de la T de Wilcoxon 570 Apéndice 7 Tabla para la prueba de Mann Whitney y de Daniel y Terrell 571 Glosario Respuestas a los ejercicios nones Índice analítico