| Summary: | El uso de modelos probabilísticos y métodos estadísticos para analizar datos, se ha vuelto práctica común en casi todas las disciplinas científicas. Mediante esta obra se pretende proporcionar una introducción completa a los modelos y métodos que los estudiantes de ingeniería y ciencias naturales encontrarán en sus carreras. Aunque los ejemplos y ejercicios se diseñaron en especial para científicos e ingenieros, la mayor parte de los métodos estudiados son esenciales para el análisis estadístico en muchas otras áreas, de manera que estudiantes de administración y ciencias sociales también enriquecerán sus conocimientos con esta obra. El capítulo 1. Inicia con algunos conceptos básicos y terminología: población, muestra, estadística descriptiva e inferencial, estudios enumerativos contra analíticos, etcétera y continúa con un examen de los métodos descriptivos numéricos y gráficos más importantes. En el capítulo 2, se plantea el enfoque tradicional de la probabilidad, seguido de las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas continuas en los capítulo 3 y 4, respectivamente. Las distribuciones conjuntas y sus propiedades se estudian en la primera parte del capítulo 5. Al final de éste se introducen los estadísticos y sus distribuciones de muestreo, que forman puente entre la probabilidad y la inferencia. En los tres capítulos siguientes se tratan la estimación puntual, intervalos de confianza y prueba de hipótesis con base en una sola muestra. Los métodos de inferencia con dos muestras independientes y pares de datos se estudian en el capítulo 9. El análisis de varianza es el tema de los capítulos 10 y 11 (un solo factor y factores múltiples, respectivamente). La regresión aparece por primera vez en el capítulo 12 (modelo de regresión lineal simple y correlación), y se retoma para un análisis más profundo en el capítulo 13. Los métodos chi cuadrada, procedimientos no paramétricos y técnicas de control estadístico de calidad se desarrollan en los tres últimos capítulos.
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