Statistics for Engineering and the Sciences – William Mendenhall, Terry L. Sincich – 6th Edition

Estadística para la ingeniería y las ciencias, sexta edición, está diseñado para un curso introductorio de dos semestres sobre estadística para estudiantes que se especializan en ingeniería o en cualquiera de las ciencias físicas.

Este popular texto sigue enseñando a los estudiantes los conceptos básicos de descripción de datos e inferencia estadística, así como los métodos estadísticos necesarios para las aplicaciones del mundo real. Los estudiantes entenderán cómo recoger y analizar datos y pensar críticamente sobre los resultados.

Novedades de la sexta edición
– Muchos ejercicios nuevos y actualizados basados en estudios contemporáneos relacionados con la ingeniería y la ciencia y en datos reales.
– Más impresiones de software estadístico y sus correspondientes instrucciones de uso que reflejan las últimas versiones del software SAS, SPSS y MINITAB.
– Introducción de los estudios de caso al principio de cada capítulo.
– Material racionalizado sobre todos los conceptos básicos de muestreo, como el muestreo aleatorio y los diseños de encuestas por muestreo, que ofrece a los estudiantes una introducción previa a las cuestiones clave del muestreo.
– Nuevos ejemplos sobre la comparación de pares emparejados frente a muestras independientes, la selección del tamaño de la muestra para un experimento diseñado y el análisis de un experimento de dos factores con factores cuantitativos.
– Nueva sección sobre el uso de los residuos de regresión para comprobar los supuestos necesarios en un análisis de regresión lineal simple.

Los primeros capítulos del libro identifican los objetivos de la estadística, explican cómo describir los datos y presentan los conceptos básicos de la probabilidad.

A continuación, el texto introduce los dos métodos para hacer inferencias sobre los parámetros de la población: la estimación con intervalos de confianza y la prueba de hipótesis.

Los capítulos restantes amplían estos conceptos para cubrir otros temas útiles en el análisis de datos científicos y de ingeniería, incluyendo el análisis de datos categóricos, el análisis de regresión, la construcción de modelos, el análisis de varianza para experimentos diseñados, la estadística no paramétrica, el control de calidad estadístico y la fiabilidad de productos y sistemas.