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Los métodos estadísticos se aplican al estudio de fenómenos en cuya toma de decisiones prevalecen condiciones de incertidumbre. Esta incertidumbre plantea al investigador la necesidad de medirla, siendo la medida de la incertidumbre la probabilidad.Asociado al concepto de probabilidad está el concepto de variable aleatoria. Una variable aleatoria representa el conjunto de valores que pueden observarse en un fenómeno aleatorio, valores que dependen del azar y sobre los cuales es posible establecer una medida de su probabilidad. Según el número de valores que pueda tomar, la variable aleatoria puede ser discreta o continua.Se denomina distribución de probabilidad de una variable aleatoria a la función que asigna probabilidad a los valores que puede tomar la variable. Cuando se especifican los posibles valores de la variable aleatoria y sus probabilidades respectivas, tenemos construido el modelo de distribución de probabilidad.Este libro se ocupa de ilustrar con ejercicios resueltos todas las facetas del cálculo de probabilidades, incluyendo modelos de distribuciones discretas y continuas.Por otra parte, podemos definir los métodos de inferencia estadística como el conjunto de técnicas que comienzan estudiando la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una población cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotable. A partir de la muestra, seleccionada mediante un determinado método de muestreo formal, se estiman las características poblacionales (media, total, proporción, etc.) con un error cuantificable y controlable. Las estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas de la muestra denominadas estimadores, que se convierten en variables aleatorias al considerar la variabilidad de las muestras. Los errores se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios de los estimadores, que miden la precisión de los mismos.Una parte importante de este libro trata las técnicas de inferencia estadística más habituales incluyendo los modelos de probabildad, estimadores, estimación por intervalos de confianza, contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos, técnicas descriptivas y otras herramientas esenciales en la inferencia estadística.Cada técnica se complementa con una amplia variedad de ejercicios resueltos con EXCEL que ilustran los conceptos teóricos. Es de destacar que pueden utilizarse las versiones de EXCEL 2013, 2010 y 2007, e incluso la versión 2003.
Este libro trata los temas relativos al Cálculo de Probabilidades e Inferencia Estadística desde una óptica aplicada, pero a la vez formal. Se presentan coincenzudamente los conceptos, intentando que sean inteligibles para lectores con formación diversa (ciencias, letras, etc.) Las técnicas estadísticas se describen en lenguaje asequible, y se elimina el problema de la operatoria tediosa matemática utilizando un programa tan sencillo y disponible para todos como es Excel. Los capítulos se complementan con ejercicios resueltos totalmente, tanto con su operatoria matemática habitual, como con el apoyo del software, con la finalidad de facilitar al lector la comprensión de los conceptos.Excel es una plataforma de cálculo muy completa y dinámica. A través de sus fórmulas y funciones predefinidas es posible tratar la mayoría de los temas del campo estadístico, como pueden ser la estadística descriptiva, variables aleatorias discretas y continuas, tablas de frecuencias para variables unidimensionales y bidimensionales, independencia y relación entre variables, regresión y correlación, variables cualitativas, tablas de contingencia y números índices. Asimismo, es posible trabajar con temas de cálculo de probabilidades como las distribuciones de frecuencias, tanto discretas como continuas, leyes de probabilidad, funciones de densidad, funciones de distribución, valores críticos y otras características. También es posible abordar contenidos de estadística matemática, como muestreo, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis y estimación paramétrica y no paramétrica. Excel permite asimismo el trabajo con modelos estadísticos cuantitativos típicos como los modelos de regresión múltiple, los modelos del análisis de la varianza, modelos de series temporales, modelos de fiabilidad, etc.
Resumen : Entre los objetivos del libro estan los siguientes: Introducir al estudiante en una forma relativamente simple a los conceptos y metodos estadisticos que le serviran como base para el dominio de otras materias en sus estudios; ademas, me guia el deseo de motivar a los estudiantes tratando de que capten la fundamental importancia del análisis estadistico como complemento de los conocimientos propios de sus respectivas carreras; toda investigación que supone el uso de datos numericos necesita inevitablemente de la correcta interpretación de los mismos mediante el análisis estadistico.
Los métodos estadísticos se aplican al estudio de fenómenos en cuya toma de decisiones prevalecen condiciones de incertidumbre. Esta incertidumbre plantea al investigador la necesidad de medirla, siendo la medida de la incertidumbre la probabilidad.Asociado al concepto de probabilidad está el concepto de variable aleatoria. Una variable aleatoria representa el conjunto de valores que pueden observarse en un fenómeno aleatorio, valores que dependen del azar y sobre los cuales es posible establecer una medida de su probabilidad. Según el número de valores que pueda tomar, la variable aleatoria puede ser discreta o continua.Se denomina distribución de probabilidad de una variable aleatoria a la función que asigna probabilidad a los valores que puede tomar la variable. Cuando se especifican los posibles valores de la variable aleatoria y sus probabilidades respectivas, tenemos construido el modelo de distribución de probabilidad.Este libro se ocupa de ilustrar con ejercicios resueltos todas las facetas del cálculo de probabilidades, incluyendo modelos de distribuciones discretas y continuas.Por otra parte, podemos definir los métodos de inferencia estadística como el conjunto de técnicas que comienzan estudiando la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una población cuya información permita inferir las propiedades o características de toda la población cometiendo un error medible y acotable. A partir de la muestra, seleccionada mediante un determinado método de muestreo formal, se estiman las características poblacionales (media, total, proporción, etc.) con un error cuantificable y controlable. Las estimaciones se realizan a través de funciones matemáticas de la muestra denominadas estimadores, que se convierten en variables aleatorias al considerar la variabilidad de las muestras. Los errores se cuantifican mediante varianzas, desviaciones típicas o errores cuadráticos medios de los estimadores, que miden la precisión de los mismos.Una parte importante de este libro trata las técnicas de inferencia estadística más habituales incluyendo los modelos de probabildad, estimadores, estimación por intervalos de confianza, contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos y otras herramientas esenciales en la inferencia estadística.Cada técnica se complementa con una amplia variedad de ejercicios resueltos con STATGRAPHICS que ilustran los conceptos teóricos.
The four sections in this Third International Handbook are concerned with: (a) social, political and cultural dimensions in mathematics education; (b) mathematics education as a field of study; (c) technology in the mathematics curriculum; and (d) international perspectives on mathematics education. These themes are taken up by 84 internationally-recognized scholars, based in 26 different nations. Each of section is structured on the basis of past, present and future aspects. The first chapter in a section provides historical perspectives (“How did we get to where we are now?”); the middle chapters in a section analyze present-day key issues and themes (“Where are we now, and what recent events have been especially significant?”); and the final chapter in a section reflects on policy matters (“Where are we going, and what should we do?”). Readership: Teachers, mathematics educators, ed.policy makers, mathematicians, graduate students, undergraduate students. Large set of authoritative, international authors.​
This book describes and outlines the theoretical foundations of system simulation in teaching, and as a practical contribution to teaching-and-learning models. It presents various methodologies used in teaching, the goal being to solve real-life problems by creating simulation models and probability distributions that allow correlations to be drawn between a real model and a simulated model. Moreover, the book demonstrates the role of simulation in decision-making processes connected to teaching and learning.
Presenting efficient and effective methods for developing dynamic simulations of chemical processes, this reference illustrates the techniques and fundamentals to develop, design, and test plantwide regulatory control schemes with commercial dynamic simulation packages. It provides case studies analyzing a wide variety of systems-ranging from simpl
Increased attention is being paid to the need for statistically educated citizens: statistics is now included in the K-12 mathematics curriculum, increasing numbers of students are taking courses in high school, and introductory statistics courses are required in college. However, increasing the amount of instruction is not sufficient to prepare statistically literate citizens. A major change is needed in how statistics is taught. To bring about this change, three dimensions of teacher knowledge need to be addressed: their knowledge of statistical content, their pedagogical knowledge, and their statistical-pedagogical knowledge, i.e., their specific knowledge about how to teach statistics. This book is written for mathematics and statistics educators and researchers. It summarizes the research and highlights the important concepts for teachers to emphasize, and shows the interrelationships among concepts. It makes specific suggestions regarding how to build classroom activities, integrate technological tools, and assess students’ learning. This is a unique book. While providing a wealth of examples through lessons and data sets, it is also the best attempt by members of our profession to integrate suggestions from research findings with statistics concepts and pedagogy. The book’s message about the importance of listening to research is loud and clear, as is its message about alternative ways of teaching statistics. This book will impact instructors, giving them pause to consider: "Is what I’m doing now really the best thing for my students? What could I do better?" J. Michael Shaughnessy, Professor, Dept of Mathematical Sciences, Portland State University, USA This is a much-needed text for linking research and practice in teaching statistics. The authors have provided a comprehensive overview of the current state-of-the-art in statistics education research. The insights they have gleaned from the literature should be tremendously helpful for those involved in teaching and researching introductory courses. Randall E. Groth, Assistant Professor of Mathematics Education, Salisbury University, USA
bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown presents a much easier way to write books and technical publications than traditional tools such as LaTeX and Word. The bookdown package inherits the simplicity of syntax and flexibility for data analysis from R Markdown, and extends R Markdown for technical writing, so that you can make better use of document elements such as figures, tables, equations, theorems, citations, and references. Similar to LaTeX, you can number and cross-reference these elements with bookdown. Your document can even include live examples so readers can interact with them while reading the book. The book can be rendered to multiple output formats, including LaTeX/PDF, HTML, EPUB, and Word, thus making it easy to put your documents online. The style and theme of these output formats can be customized. We used books and R primarily for examples in this book, but bookdown is not only for books or R. Most features introduced in this book also apply to other types of publications: journal papers, reports, dissertations, course handouts, study notes, and even novels. You do not have to use R, either. Other choices of computing languages include Python, C, C++, SQL, Bash, Stan, JavaScript, and so on, although R is best supported. You can also leave out computing, for example, to write a fiction. This book itself is an example of publishing with bookdown and R Markdown, and its source is fully available on GitHub.