Estadística aplicada a los negocios y la economía Douglas A. Lind, William G. Marchal, Samuel A. Wathen

By: Lind, Douglas AContributor(s): Marchal, William G [coautor] | Wathen, Samuel A [coautor]Material type: TextTextPublisher number: | Language: Spanish Publication details: México, D.F. : McGraw Hill, 2012Edition: 15a. ediciónDescription: 856 paginas. : ilustración., cuadros, graficas, fotografía ; 27 cmISBN: 9786071507426Subject(s): ESTADÍSTICA | ADMINISTRACIÓN -- MÉTODOS ESTADÍSTICOS | ECONOMÍA -- MÉTODOS ESTADÍSTICOS | CIENCIAS SOCIALES -- ESTADÍSTICA | --DDC classification: 519.5
Contents:
Contenido. 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 de datos. Capítulo 5: Estudio de los conceptos de la probabilidad. Capítulo 6: Distribuciones de probabilidad discreta. Capítulo 7: Distribuciones de probabilidad continua. Capítulo 8: Métodos de muestreo y teorema central de límite. Capítulo 9: Estimación e intervalos de confianza. Capítulo 10: Pruebas de hipótesis de una muestra. Capítulo 11: Pruebas de hipótesis de dos muestras. Capítulo 12: Análisis de varianza. Capítulo 13: Regresión lineal y correlación. Capítulo 14: Análisis de regresión Múltiple. Capítulo 15: Números índice. Capítulo 16: Series de tiempo y proyección. Capítulo 17: Métodos no paramétricos: pruebas de bondad de ajuste. Capítulo 18: Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados. Capítulo 19: Control estadístico del proceso y administración de calidad. Capítulo 20: Instrucción de la teoría de decisiones.
Summary: Estadística aplicada a los negocios y a la economía es una obra que se ha ganado la preferencia de los estudiantes de administración, marketing, finanzas, contabilidad, economía y otros campos, por su enfoque paso a paso y por basarse en aplicaciones de negocios, que aceleran su comprensión en el estudio de las estadísticas descriptiva e inferencial. Además, se usan muchos ejercicios y ejemplos relacionados con el mundo en el que se desenvuelven los estudiantes, donde se requieren habilidades para manejar un gran volumen de información numérica en una forma concisa y significativa que permita realizar interpretaciones, juicios y decisiones eficaces.
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Fondo general
Col. General 519.5 L640 (Browse shelf(Opens below)) e.1 Available 000832

Contiene índice, apéndices, créditos de fotografías.

Contenido.
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 de datos.
Capítulo 5: Estudio de los conceptos de la probabilidad.
Capítulo 6: Distribuciones de probabilidad discreta.
Capítulo 7: Distribuciones de probabilidad continua.
Capítulo 8: Métodos de muestreo y teorema central de límite.
Capítulo 9: Estimación e intervalos de confianza.
Capítulo 10: Pruebas de hipótesis de una muestra.
Capítulo 11: Pruebas de hipótesis de dos muestras.
Capítulo 12: Análisis de varianza.
Capítulo 13: Regresión lineal y correlación.
Capítulo 14: Análisis de regresión Múltiple.
Capítulo 15: Números índice.
Capítulo 16: Series de tiempo y proyección.
Capítulo 17: Métodos no paramétricos: pruebas de bondad de ajuste.
Capítulo 18: Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados.
Capítulo 19: Control estadístico del proceso y administración de calidad.
Capítulo 20: Instrucción de la teoría de decisiones.

Estadística aplicada a los negocios y a la economía es una obra que se ha ganado la preferencia de los estudiantes de administración, marketing, finanzas, contabilidad, economía y otros campos, por su enfoque paso a paso y por basarse en aplicaciones de negocios, que aceleran su comprensión en el estudio de las estadísticas descriptiva e inferencial. Además, se usan muchos ejercicios y ejemplos relacionados con el mundo en el que se desenvuelven los estudiantes, donde se requieren habilidades para manejar un gran volumen de información numérica en una forma concisa y significativa que permita realizar interpretaciones, juicios y decisiones eficaces.

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