Probability and Statistics for Engineers – Ronald E. Walpole, Sharon L. Myers, Raymond H. Myers, Keying E. Ye – 9th Edition

Descripción

Este texto clásico proporciona una introducción rigurosa a la teoría básica de la probabilidad y la inferencia estadística, con un equilibrio único de teoría y metodología.

Aplicaciones interesantes y relevantes utilizan datos reales de estudios reales, mostrando cómo los conceptos y métodos pueden ser utilizados para resolver problemas en el campo. Esta revisión se centra en una mayor claridad y una comprensión más profunda.

Se han añadido proyectos de clase en varios capítulos para proporcionar una comprensión más profunda del uso de la estadística en el mundo real. Se pide a los estudiantes que produzcan o reúnan sus propios datos experimentales y que hagan inferencias a partir de estos datos.

Se han añadido más estudios de casos y se han ampliado otros para ayudar a los estudiantes a entender los métodos estadísticos que se presentan en el contexto de una situación de la real. Por ejemplo, la interpretación de los límites de confianza, de los límites de predicción y de los límites de tolerancia se da utilizando una situación de la vida real.

Se han añadido “agujeros” al final de algunos capítulos y se han ampliado en otros. El objetivo de estos comentarios es presentar cada capítulo en el contexto general y analizar la relación entre ellos. Asimismo, se advierte sobre el posible mal uso de las presentadas en el capítulo.

Ver más
  • Chapter 1. Introduction to statistics and data analysis
    Chapter 2. Probability
    Chapter 3. Random and probability distributions
    Chapter 4. Mathematical expectation
    Chapter 5. Some discrete probability distributions
    Chapter 6. Some continuous probability distributions
    Chapter 7. Functions of random variables (optional)
    Chapter 8. Fundamental sampling distributions and data descriptions
    Chapter 9. One- and two-sample estimation problems
    Chapter 10. One- and two-sample tests of hypotheses
    Chapter 11. Simple linear regression and correlation
    Chapter 12. Multiple linear regression and certain nonlinear regression models
    Chapter 13. One-factor experiments: general
    Chapter 14. Factorial experiments (two or more factors)
    Chapter 15. 2k factorial experiments and fractions
    Chapter 16. Nonparametric statistics
    Chapter 17. Statistical quality control
    Chapter 18. Bayesian statistics
  • Citar Libro

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