Descripción
El objetivo de estadística aplicada a los negocios y a la economía es proporcionar a aquellos estudiantes de administración, marketing, finanzas, contabilidad, economía y otros campos de los negocios, una visión introductoria de las muchas aplicaciones de las estadísticas descriptivas e inferenciales.
El éxito de esta obra radica en que integramos aplicaciones comerciales, pero también incorporamos muchos ejercicios y ejemplos que se relacionan con el mundo actual del estudiante universitario, a través de un enfoque paso a paso que aumenta el desempeño, acelera la preparación y mejora significativamente la motivación.
Capítulo. 1. ¿Qué es la estadística?.
Capítulo. 2. Descripción de datos: tablas de frecuencias, distribuciones de frecuencias y su representación gráfica.
Capítulo. 3. Descripción de datos: medidas numéricas.
Capítulo. 4. Descripción de datos: presentación y análisis.
Capítulo. 5. Estudio de los conceptos de la probabilidad.
Capítulo. 6. Distribuciones discretas de probabilidad.
Capítulo. 7. Distribuciones de probabilidad continuas.
Capítulo. 8. Métodos de muestreo y teorema central del límite.
Capítulo. 9. Estimación e intervalos de confianza.
Capítulo. 10. Pruebas de hipótesis de una muestra.
Capítulo. 11. Prueba de hipótesis de dos muestras.
Capítulo. 12. Análisis de la varianza.
Capítulo. 13. Regresión lineal y correlación.
Capítulo. 14. Análisis de regresión múltiple.
Capítulo. 15. Métodos no paramétricos: pruebas de nivel nominal.
Capítulo. 16. Métodos no paramétricos: análisis de datos ordinales.
Capítulo. 17. Números índice.
Capítulo. 18. Series de tiempo y proyección.
Capítulo. 19. Control estadístico del proceso y administración de calidad.
Capítulo. 20. Introducción a la teoría de decisiones.
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- Título: Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía
- Autor/es: Douglas Lind | Samuel Wathen | William Marchal
- Edición: 16va Edición
- Año de publicación: 2017
- Tipo de archivo: eBook
- Idioma: eBook en Español
- ISBN-10: 6071513030
- ISBN-13: 9786071513038
- Subtema: Estadística Inferencial
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