Técnicas estadísticas con hoja de cálculo y R azar y variabilidad en las ciencias naturales

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mirás Calvo, Miguel Ángel (Autor, autor), Sánchez Rodríguez, M. Estela (Autor, autor)
Formato: Libro
Lenguaje:español
Publicado: Vigo ; Universidade de Vigo, Servizo de Publicacións, 2018
Colección:Monografías da Universidade de Vigo. Tecnoloxía e Ciencias Experimentais 25
Materias:
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Tabla de Contenidos:
  • Notación y documentos de datos
  • Conceptos teóricos y casos prácticos
  • Análisis exploratorio de datos – Introducción
  • Tipos de variables
  • Tablas de frecuencias
  • Representaciones gráficas
  • Medidas de posición, dispersión y forma
  • Datos atípicos y diagramas de caja
  • Transformaciones no lineales
  • Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 1
  • Cálculo de probabilidades
  • Introducción
  • Definiciones de probabilidad Regla de la adición generalizada – Probabilidad condicionada
  • Regla del producto
  • Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes
  • Independencia de sucesos
  • Asignación de probabilidades – Aplicaciones
  • Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 2
  • Principales distribuciones – Introducción
  • Variables aleatorias
  • Media y varianza de una variable aleatoria
  • Modelo binomial
  • Modelo multinomial
  • Modelo hipergeométrico
  • Modelos geométrico y binomial negativa
  • Modelo Poisson
  • Modelo normal
  • Modelo lognormal
  • Modelos exponencial, Weibull y gamma
  • Modelos ji cuadrado de Pearson, t de Student y F de Fisher-Snedecor
  • Reproductividad de distribuciones
  • Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 3 Inferencia – Introducción
  • Métodos de muestreo
  • Simulación de variables aleatorias
  • Estimación puntual
  • Distribuciones muestrales
  • Intervalos de confianza
  • Determinación del tamaño muestral
  • Teoría de errores en experimentación
  • Contrastes de hipótesis
  • Contrastes paramétricos
  • Relación entre intervalos y contrastes de hipótesis
  • Contrastes no paramétricos – Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 4
  • Tablas de frecuencias
  • Introducción
  • El test ji cuadrado de Pearson de bondad de ajuste
  • Contrastes de independencia y homogeneidad
  • Medidas de
  • Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 5
  • Regresión – Introducción
  • El modelo de regresión lineal simple
  • El método de mínimos cuadrados
  • Coeficientes de correlación y de determinación
  • Inferencia en el modelo de regresión lineal simple
  • Predicción puntual y por intervalos
  • Diagnosis del modelo lineal
  • El modelo de regresión lineal múltiple
  • Transformaciones y otros modelos
  • Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 6
  • Análisis de la varianza
  • Introducción
  • Anova de un factor. Comparaciones múltiples de medias
  • Anova con dos factores
  • Introducción al diseño de experimentos
  • Introducción al análisis de la covarianza
  • Ejercicios y casos prácticos del Capítulo 7