La investigación científica requiere de la recopilación y análisis de datos, los cuales pueden llegar a ser determinantes en la consecución de los objetivos trazados. A menudo, los investigadores se enfrentan a un grupo de interrogantes relacionadas con la recolección de la información, su procesamiento e interpretación. El presente libro está dirigido a aquellos investigadores que desean incorporar el uso de la inferencia estadística como una herramienta en su quehacer científico. Se aporta, además de los fundamentos teóricos necesarios, un grupo significativo de ejemplos que ayudarán al lector a descubrir las múltiples aplicaciones de la estadística inferencial en diversas áreas de la ciencia, desde los estudios sociales y humanísticos, hasta los gerenciales o de ingeniería. Se inicia con una sistematización de los elementos fundamentales de la teoría de probabilidades que sustentan los métodos y prácticas que se describen. El muestreo, las pruebas de hipótesis y la estimación son abordados con un enfoque práctico. Por último, se exponen elementos de recopilación y análisis de datos, la cual permite el manejo estadístico de las indeterminaciones y los sesgos en la información recopilada, asociados a la mala calidad de los datos o al grado de neutralidad que puedan tener por su propia naturaleza.
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- Contenido
- Capítulo 1. Introducción a la teoría de probabilidades
- 1.1. Definición clásica de probabilidad
- 1.1.1. Eventos mutuamente excluyentes
- 1.1.2. Eventos independientes
- 1.2. Definición estadística de probabilidad
- 1.3. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
- 1.3.1. Distribución empírica de probabilidad de una variable aleatoria
- 1.3.2. Distribución empírica de probabilidad de una variable aleatoria discreta
- 1.3.3. Distribución empírica de probabilidad de una variable aleatoria continua
- 1.3.4. Distribución teórica de probabilidad de una variable aleatoria
- 1.3.5. Distribución de probabilidad discreta
- 1.3.6. Distribución de probabilidad continua
- 1.3.7. Distribución normal
- 1.3.8. Distribución
- Capítulo 2: Muestreo y estimació
- 2.1. Población y muestra
- 2.1.1. Razones para muestrear
- 2.2. Muestreo
- 2.2.1. Muestreo aleatorio simple
- 2.2.2. Muestreo sistemático
- 2.2.3. Muestreo estratificado
- 2.2.4. Muestreo por conglomerados
- 2.2.5. Error de muestreo
- 2.3. Estimación de parámetros poblacionales
- 2.3.1. Tipos de estimaciones
- 2.3.2. Cálculo de los principales estadísticos de una muestra aleatoria
- 2.4. Distribuciones muestrales
- 2.4.1. Distribución muestral de la media
- 2.4.2. Teorema del límite central
- 2.5. Estimación por intervalos de confianza
- 2.5.1. Intervalo de confianza para conocida
- 2.5.2. Intervalo de confianza para la media conocida
- 2.5.3. Intervalo de confianza para una muestra grande
- 2.5.4. Intervalo de confianza para la proporción con muestras grandes
- 2.5.5. Representatividad de la muestra
- 2.5.6. Tamaño de la muestra
- 2.5.7. Cálculo del tamaño de muestra para estimar una media
- 2.5.8. Cálculo del tamaño de muestra para la proporción de una población
- Capítulo 3. Pruebas de hipótesis
- 3.1 Introducción a las pruebas de hipótesis
- 3.2 Pruebas de significancia de una y dos colas
- 3.2.1. Valor p en la prueba de hipótesis
- 3.3. Pruebas de hipótesis paramétricas
- 3.3.1. Distribución de muestreo para la diferencia entre dos parámetros de población
- 3.3.2. Pruebas para diferencias entre medias: muestras grandes
- 3.3.3. Dócimas para comparar las medias de dos distribuciones normales con varianzas desconocidas pero iguales
- 3.3.4. Varianzas desconocidas pero diferentes
- 3.3.5. Pruebas de hipótesis para la proporción
- 3.4 Prueba de hipótesis no paramétricas o de libre distribución que hacen uso de la distribución (X2)
- 3.4.1. Tablas de contingencia
- 3.4.2. Características de la distribución ji cuadrada
- Capítulo 4. Estadística inferencial neutrosófica
- 4.1. Introducción a las probabilidades y estadística neutrosóficas
- 4.1.1. Estadística neutrosófica
- 4.1.2. Números neutrosóficos clásicos
- 4.1.3. Números estadísticos neutrosóficos
- 4.1.4. Probabilidad neutrosófica
- 4.2. Distribución binomial neutrosófica
- 4.3. Distribución multinomial neutrosófica
- 4.4. Distribución normal neutrosófica
- 4.4.1. Neutrosoficación de otras distribuciones
- 4.5. Pruebas de hipótesis neutrosóficas
- 4.5.1. Prueba de errores en hipótesis neutrosófica
- 4.5.2. Hipótesis alternativas
- 4.6. Intervalo de confianza neutrosófico
- 4.6.1. Intervalo de confianza neutrosófico de muestra grande para la proporción de población
- 4.7. Teorema del límite central neutrosófico
- Referencias
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