Estadística aplicada : economía y ciencias sociales - Escuder Vallés, Roberto; Murgui Izquierdo, J. Santiago (Valencia : Tirant Lo Blanch, 2011)
Parte introductoria INTRODUCCIÓN aL CONCEPTO, CONTENIDO, RELACIONES Y DESARROLLO HISTÓRICO DE LA ESTADÍSTICA Capítulo 1 Estadística: Notas conceptuales, metodológicas e históricas 1.0. Introducción. Plan general de este libro 1.1. Estadística. Concepto y contenido 1.2. Análisis estadístico. Conceptos de población y de muestra. Relacion de la Estadística con otras ciencias 1.3. Síntesis de la evolución histórica de la Estadística 1.4. Fuentes de datos estadísticos. Principales publicaciones españolas y extranjeras Primera Parte Análisis de datos y estadística descriptiva Capítulo 2 Datos estadísticos: características generales y representación 2.0. Justificación y contenido de la primera parte de este libro 2.1. Datos y series estadísticas. Clasificaciones. Escalas 2.2. Descripción numérica de las series estadísticas 2.3. Generalidades sobre la representación gráfica de las series estadísticas 2.4. Gráficos semilogarítmicos y piramidales Capítulo 3 Análisis de datos unidimensionales 3.1. Introducción 3.2. Medidas de posición. Propiedades 3.3. Medidas de dispersión. Propiedades 3.4. Medidas de forma o perfil. Propiedades 3.5. Medidas de concentración-uniformidad. Propiedades 3.6. Algunas consideraciones matemáticas: momentos y media general de orden m Capítulo 4 Análisis de datos multidimensionales 4.1. Introducción: distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas 4.2. Vector de valores medios y matriz de covarianzas. Propiedades 4.3. Dependencia, independencia e incorrelación. Propiedades 4.4. Correlación. Coeficientes de contingencia, de correlación ordinal y correlación lineal 5.5. Métodos de regresión. Regresión lineal minimocuadrática simple. Análisis de la bondad de un ajuste 5.6. Regresión lineal múltiple 5.7. Extensiones del modelo de regresión lineal 4.8. Notas sobre correlación total, parcial y múltiple Capítulo 5 Análisis de datos temporales 5.1. Series temporales o cronológicas: definición, caracterización y metodologías 5.2. Técnicas matemáticas utilizadas: representatividad y capacidad predictiva de un modelo temporal 5.3. Tendencia secular. Hipótesis y modelos a considerar. Métodos para su determinación. Cambios de origen y de unidad 5.4. Determinación de los índices de variación estacional 5.5. Determinación de las componentes cíclicas 5.6. Notas sobre predicción y análisis coyuntural Capítulo 6 Números índices 6.1. Introducción: indicadores económicos y números índices 6.2. Números índices simples y complejos. Análisis de los más importantes. Propiedades 6.3. Criterios relativos a índices. Índices encadenados 6.4. Números índices funcionales. Indice de Konüs 6.5. Operaciones relativas a números índices: cambios de base, renovación, empalme y homogeneización. Valores nominales y reales. Tasas de variación, participación y repercusión 6.6. Elaboración e interpretación de números índices: el I.P.C. Español Segunda Parte introducción a la teoría matemática de la probabilidad, a los modelos y a las convergencias y procesos estocásticos Capítulo 7 Introducción a la teoría matemática de la probabilidad 7.0. Justificación de la segunda parte 7.1. Introducción al concepto matemático de probabilidad 7.2. Primeras propiedades de las probabilidades 7.3. Probabilidades condicionadas. Dependencia e independencia aleatoria o estocástica 7.4. Teoremas de la intersección, de la partición (o de las probabilidades totales) y de Bayes Capítulo 8 Modelos univariantes 8.1. Introducción a la modelización estocástica: variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Concepto de función de distribución. Clasificación de las distribuciones de probabilidad 8.2. Distribuciones univariantes discretas y continuas. Funciones de cuantía y de densidad. Propiedades 8.3. Probabilidades sobre intervalos. Correcciones por continuidad. Uso de paquetes informáticos, hojas de cálculo y tablas 8.4. Transformaciones entre distribuciones de probabilidad univariantes. Propiedades 8.5. Esperanza matemática y momentos. Desigualdades de Markov y de Tchebychev. Propiedades 8.6. Funciones característica y generatriz de momentos. Propiedades Capítulo 9 Modelos univariantes específicos 9.1. Distribución causal o de un solo punto 9.2. Distribuciones binaria, binomial e hipergeométrica 9.3. Distribución de Poisson. Propiedades 9.4. Distribución uniforme o rectangular. Breve referencia al caso discreto 9.5. Distribución normal. Propiedades 9.6. Otras distribuciones en R Capítulo 10 Modelos multivariantes 10.1. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad multivariantes. Distribuciones marginales y condicionadas. Dependencia e independencia 10.2. Funciones de variables aleatorias en Rn. Transformaciones 10.3. Esperanza matemática como operador sobre una función de variables aleatorias. Momentos, matrices de varianzas-covarianzas y de correlación. Distribuciones incorreladas y singulares 10.4. Transformaciones lineales: propiedades de las matrices, varianzas y covarianzas y de correlación. Dos transformaciones a destacar 10.5. Funciones características y generatrices de momentos. La propiedad de convolución. Distribuciones reproductivas Capítulo 11 Modelos multivariantes específicos 11.1. La distribución normal multinormal general y reducida. Caracterización y propiedades. Distribuciones marginadas y condicionadas deducidas 11.2. Función característica y transformaciones lineales. Propiedades 11.3. El problema de la obtención de los ejes o componentes principales 11.4. Formas cuadráticas de variables aleatorias normales. Teorema de Cochran. Otras distribuciones de probabilidad en Rn Capítulo 12 Convergencias y procesos estocásticos. El teorema central del límite 12.1. Convergencias estocásticas. Tipos. Significado e implicaciones 12.2. El teorema central del límite. Utilidad. Aproximación entre distribuciones de probabilidad 12.3. Principales teoremas de convergencia débil y fuerte. Significado. 12.4. Procesos estocásticos Tercera Parte Inferencia estadística Capítulo 13 Inferencia estadística 13.0. Justificación de la tercera parte. Ejemplos introductorios 13.1. Población y muestra en universos finitos 13.2. Muestra aleatoria simple y distribución muestral en poblaciones finitas 13.3. Poblaciones no finitas, modelo generador y muestra aleatoria simple 13.4. Estadísticos muestrales 13.5. Estadísticos ordenados 13.6. Inferencia estadística 13.7. Estadísticos suficientes Capítulo 14 Estimación 14.1. Estimaciones y estimadores 14.2. Propiedades de los estimadores 14.3. Estimadores insesgados óptimos 14.4. Función de verosimilitud y estimadores máximo-verosímiles 14.5. Otros métodos de construcción de estimadores Capítulo 15 Intervalos de estimación y precisión de las estimaciones 15.1. Intervalos aleatorios e intervalos de confianza 15.2. Construcción de intervalos de confianza 15.3. Intervalos para la media de una población 15.4. Intervalos para dos poblaciones 15.5. Determinación del tamaño muestral Formulario resumen de intervalos de confianza Capítulo 16 Contrastes de hipótesis paramétricas 16.1. Elementos básicos de la contrastación de hipótesis 16.2. Contrastes de hipótesis simples 16.3. Contrastes unilaterales 16.4. Construcción de tests unilaterales 16.5. Contrastes bilaterales 16.6. Contrastes de significación e intervalos de estimación Formulario resumen de tests paramétricos Capítulo 17 Contrastes de hipótesis no paramétricas 17.1. Características generales de los contrastes no paramétricos 17.2. Test de la 2 17.3. Test de Kolmogorov-Smirnov 17.4. Otros tests no paramétricos. Tablas Índice de Materias Bibliografía
Bibliografía: p. [885]-888. Índice
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