autoevaluación 6 estadística aplicada para los negocios

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Selecciona al azar 200 usuarios frecuentes de internet yMFT QJEF RVF MMFWFO B DBCP VOB CÙTRVFEB FO MB QÃHJOB XFC " DBEB VOP EF FMMPT TF MF TPMJDJUB DBMJGJDBS MB SFMBUJWB GBDJMJEBE QBSB OBWFHBS NBMB CVFOB FYDFMFOUF P TPCSFTBMJFOUF -PT SFTVMUBEPT BQBSFDFO en la siguiente tabla: Sobresaliente 102 Excelente 58 Buena 30 Mala 101. y2VÊ UJQP EF FTDBMB EF NFEJDJÓO TF FNQMFB QBSB GBDJMJUBS MB OBWFHBDJÓO2. Solo pueden clasificarse y contarse. Certificado profesional de comercio electrónico y marketing digital de Google, Certificado profesional de Automatización de TI de Google con Python, Diseño de experiencia del usuario (UX) de Google, Prepárate para una certificación en Google Cloud: arquitecto de la nube, Desarrollador de la nube de pila completa de IBM, Certificado profesional de DeepLearning.AI DeepLearning.AI desarrollador de TensorFlow, Certificado Profesional de Programador de SAS, Cómo detectar errores de sintaxis en Python, Ver todos los tutoriales sobre programación, Cursos de desarrollo web de pila completa, Certificados en Gestión de proyectos (CAPM), Cursos en línea gratis que puedes terminar en un día, Preguntas de entrevista de análisis de datos, Cómo convertirse en gerente de proyectos, Preguntas de entrevista de gerente de proyectos, Puntos fuertes y débiles en la entrevista, Certificaciones populares en Seguridad Cibernética, Títulos de grado en ciencias de los datos, Programas con título de grado de licenciatura en Arte versus licenciatura en Ciencias, Los 11 buenos hábitos de estudio para desarrollar, Cómo escribir una carta de recomendación, Los 10 empleos más demandados con un programa de grado en Negocios. d ldudbjeno eblrbe nl hos vehorls nl ud peråfltro y, Ho qul ustln ponræe pldser qul ls bjlrto o lsplre proaer qul ls bjlrto y, pulnl esufjr hes sjiujldtls nlsjiuehnenls pere hos peråfltros, Do not sell or share my personal information. Otro híbrido, el Chevrolet Volt, cuesta unos 32 000 dólares. ESTADÍSTICA APLICADA A LOSNEGyOlCaIOSECONOMÍAESTADÍSTICA APLICADA A LOSNEGyOlCaIOSECONOMÍA DECIMOSEXTA EDICIÓN DOUGLAS A. LIND Coastal Carolina University y Universidad de Toledo WILLIAM G. MARCHAL Universidad de Toledo SAMUEL A. WATHEN Coastal Carolina University Revisión técnica OFELIA VIZCAÍNO DÍAZ Escuela de Ingeniería y Arquitectura Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Ciudad de México PEDRO SILVA VELÁZQUEZ Universidad de Puerto Rico en Humacao SONIA COLÓN PARRILLA Universidad de Puerto Rico en Humacao AIDA E. CARRASQUILLO SÁNCHEZ Universidad de Puerto Rico en HumacaoDirectora de desarrollo de contenido editorial y digital: Patricia Ledezma LlacaCoordinador sponsor: Jesús Mares ChacónCoordinadora editorial: Marcela I. Rocha MartínezEditora de desarrollo: Karen Estrada ArriagaSupervisor de producción: Zeferino García GarcíaTraducción: Ricardo Martín Rubio Ruiz, María del Pilar Carril Villarreal, María del Pilar Obón León y Javier León CárdenasESTADÍSTICA APLICADA A LOSNEGyOlCaIOSECONOMÍA DECIMOSEXTA EDICIÓNTodos los derechos reservados. Posee todas las características del nivel de intervalo, pero, además, el punto cero tienesentido y la razón entre dos números es significativa.NIVEL DE RAZÓN DE LA MEDICIÓN Los datos registrados en el nivel de razón de la medi-ción se basan en una escala que tenga una unidad conocida de medición y una interpretación sig-nificativa del cero. r 4F JODPSQPSBSPO OVFWPT FKFSDJDJPT BDFSDB EFM DPOTVNP r 4F JODPSQPSÓ VO OVFWP FKFSDJDJP QBSB MBT UBCMBT EF DPO- diario de agua (17) y del número de mensajes de texto en- tre los adolescentes (19). Suponga que usted ferencial. Autoevaluaciones A lo largo de cada capítulo se presentan autoevaluaciones muy apegadas a los ejemplos previos; esto ayuda a los estudiantes a monitorear su progreso y les proporciona un refuerzo inmediato en cada técnica. 4F QSFHVOUÓ B VO UPUBM EF SFTJEFOUFT EF .JOOFTPUB DVÃM FTUBDJÓO EFM BÒP QSFGFSÎBO &TUPT GVFSPO MPT SFTVMUBEPT B MFT HVTUBCB NÃT FM JOWJFSOP B MB QSJNBWFSB B FM WFSBOP Z B FM PUP- ÒP %FTBSSPMMF VOB UBCMB EF GSFDVFODJBT Z VOB EF GSFDVFODJBT SFMBUJWBT QBSB SFTVNJS FTUB JOGPSNBDJÓO 4. Es un procedimiento que parte de una población y realiza su conclusión Minitab también ofrece descuen- tos a los estudiantes. Ls ud problnjfjldto ornldeno qul bodsjstl ld rludjr netos fuêstrehls. Estadística 201 es un curso que se imparte en una universidad. En esta semana veremos los siguientes temas: organizar y presentar la información para la toma de decisiones; reducir lo máximo posible la información abundante, evitando omitir características importantes de los datos. ESTADISTICA 2 Open navigation menu Close suggestionsSearchSearch enChange Language close menu Language English(selected) Español Português Deutsch Si la correlación entre 2 variables es 0.95 quiere decir que: Existe una relación lineal entre X e Y directo e débil. Objetivos de aprendizaje del capítulo En cada capítulo se inicia con un conjunto de objetivos de aprendizaje, diseñados para enfocarse en los temas tratados y motivar el aprendizaje de los alumnos. La definición específica de la TFDVOEBSJB HBOB estadística es: dólares por semana; el egresado universitario ESTADÍSTICA Ciencia por medio de la cual se recogen, organizan, presentan, analizan e inter- QSPNFEJP HBOB pretan datos con el fin de propiciar una toma de decisiones más eficaz. Sin embargo, también salvó muchas vi- das con la ayuda del aná- l dí dLas definiciones de términos nuevos o TABLA DE FRECUENCIAS Agrupación de datos cualitativos en clases mu-exclusivos del ámbito estadístico se si- tuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas que muestra el número detúan independientemente del texto, y observaciones en cada clase.se resaltan para facilitar su referencia yrevisión; también aparecen en el glosa-rio que está al final del libro.Fórmulas VARIANZA MUESTRAL s2 5 S ( x 2 x )2 [3.9] n21Las fórmulas que se utilizan por prime-ra vez están encerradas en un recuadroy numeradas para simplificar su refe-rencia; al final se incluye una lista contodas las fórmulas claves.Ejercicios EJERCICIOS Las respuestas a los ejercicios impares se encuentran al final del libro, en el apéndice D.Los ejercicios se ubican después de 1. La estadística se utiliza para presentar la información Koch Industries, Mars yen una gráfica de barras en la gráfica 1.1, en la cual se muestra claramente el dominio de Frito-Lay Bechtel (www.forbes.en los mercados de frituras de papa, maíz y tortilla. &MBCPSF VOB HSÃGJDB EF CBSSBT QBSB MB UBCMB c. %JCVKF VOB HSÃGJDB EF QBTUFM d. 4 J 8FMMTUPOF *OD UJFOF QMBOFT EF QSPEVDJS VO NJMMÓO EF GVOEBT QBSB UFMÊGPOPT DFMVMBSFT yDVÃO- UBT EF DBEB DPMPS EFCFSÎB QSPEVDJS 6. Samuel A. WathenvNi OTA DE LOSCAonUteTnidOo RES En el transcurso de los años, hemos recibido muchas felicitaciones por este texto, y hemos com- prendido que es un favorito de los estudiantes. producimos estadísticos de la muestra y con esta información decidimos &O MB NBZPSÎB EF MPT DBTPT FM FKF IPSJ[POUBM NVFTUSB MB WBSJBCMF EF JOUFSÊT Z FM FKF una gráfica de barras o WFSUJDBM MB GSFDVFODJB P GSBDDJÓO EF DBEB VOP EF MPT QPTJCMFT SFTVMUBEPT 6OB DBSBDUFSÎTUJDB EJTUJOUJWB de pastel.Representación gráfica de datos cualitativos 19EF FTUB IFSSBNJFOUB FT RVF FYJTUF VOB EJTUBODJB P FTQBDJP FOUSF MBT CBSSBT &T EFDJS EBEP RVF MB WBSJBCMF EF JOUFSÊT FT EF OBUVSBMF[B DVBMJUBUJWB MBT CBSSBT OP TPO BEZBDFOUFT 1PS DPOTJHVJFOUF VOB HSÃGJDB EF CBSSBT FT VOB SFQSFTFOUBDJÓO HSÃGJDB EF VOB UBCMB EF GSFDVFODJBT NFEJBOUF VOB TFSJF EF SFDUÃOHVMPT EF BODIP VOJGPSNF DVZB BMUVSB DPSSFTQPOEF B MB GSFDVFODJB EF DMBTF GRÁFICA DE BARRAS &O FMMB MBT DMBTFT DVBMJUBUJWBT TF SFQSFTFOUBO FO FM FKF IPSJ[POUBM Z MB GSF-DVFODJB EF DMBTF FO FM FKF WFSUJDBM -BT GSFDVFODJBT EF DMBTF TPO QSPQPSDJPOBMFT B MBT BMUVSBT EF MBT barras. r )BZ VO UPUBM EF DBTJ LJMÓNFUSPT EF DBSSFUFSBT JOUFSFTUBUBMFT FO &TUBEPT 6OJEPT &M TJTUF- NB JOUFSFTUBUBM SFQSFTFOUB BQFOBT EFM UPUBM EF DBSSFUFSBT EF FTB OBDJÓO BVORVF BMCFSHB B NÃT EF EFM USÃOTJUP -B NÃT MBSHB FT MB BVUPQJTUB * RVF WB EF #PTUPO B 4FBUUMF VOB EJTUBODJB EF LJMÓNFUSPT -B NÃT DPSUB FT MB * MPDBMJ[BEB FO /VFWB :PSL DVZB MPO- gitud es de 1.12 kilómetros. poblaciones, principalmente sobre la mediana ( ), varianza ( ), &O PUSBT QBMBCSBT MB FTUBEÎTUJDB EFTDSJQUJWB TF FODBS-frecuencias y de fre- ga de organizar datos con el fin de mostrar su distribución general y el punto donde tienden a con-cuencias relativas. de una muestra dependiendo de la evidencia proporcionada por una Como segundo ejemplo, hay ocho competi- Graunt publicó el artículodores en la pista de una escuela secundaria para la carrera de “Natural and Political Ob- NFUSPT -B NFEJB EFM PSEFO FO RVF MMFHBO B MB NFUB FT EF servations Made upon¿Qué revela este promedio? No Existe una relación lineal entre X e Y, pero hay una relación directa y Conviértete en Premium para desbloquearlo. Este curso ayuda a tomar decisiones de manera científica, con fundamente en científico y permite formular un análisis mas exhaustivo de determinadas situaciones económicas. Capítulo 17 Números índices r 4F JODPSQPSÓ VO OVFWP FKFSDJDJP BDFSDB EF MPT UJFNQPT EF r 4F NPWJÓ FM DBQÎUVMP QBSB RVF RVFEBSB EFTQVÊT EF MBT FT- WVFMP FOUSF -PT ¦OHFMFT Z 4BO 'SBODJTDP tadísticas no paramétricas.Capítulo 13 Regresión lineal y correlación r 4F BDUVBMJ[BSPO MPT EBUPT MBT JMVTUSBDJPOFT Z MPT FKFNQMPT r 4F SFWJTÓ FM FKFNQMP RVF EFNVFTUSB FM VTP EFM ±OEJDF EF r 4F SFFTDSJCJÓ MB JOUSPEVDDJÓO EFM DBQÎUVMP r 4F DBNCJBSPO MPT EBUPT VUJMJ[BEPT DPNP CBTF QBSB FM FKFN- Precios al Productor para desinflar los dólares de las ven- tas. Los grandes minoristas como Target, Walmart, Kroger y otros escanean cada compra y utilizan los datos para manejar la distribución de productos, tomar decisiones relacionadas con ven- tas y marketing y rastrear las ventas por día e incluso por hora. Temperaturaf. ___________________ 6. dólares por semana; y un posgraduado gana En este libro usted aprenderá a utilizar las técnicas básicas y aplicaciones de la estadística que EØMBSFT QPS TF-pueden ayudarle a sustentar sus decisiones, tanto personales como profesionales. r 4F IJ[P NBZPS IJODBQJÊ FO MB UBCMB EF SFHSFTJÓO "/07" r 4F SFWJTBSPO MBT HSÃGJDBT QBSB QSPQPSDJPOBS VOB NFKPS JMVT- r 4F SFTBMUÓ MB FYQPTJDJÓO TPCSF FM WBMPS p en la toma de de- tración. Al no tener una vasta experiencia en la industria, es esencial empezar a desarrollar una inteligen- cia que le convierta en experto. En el caso del nivel nominal, los datos se distribuyen en categorías sin un orden particular. Como persona responsable de ciertas decisiones, usted deberá adquirir y analizar datos para sustentar sus determinaciones. ¡Todo eso ha cambiado! EJERCICIOS DE LA BASE DE DATOS Ejercicios de base de datos -PT EBUPT QBSB FTUPT FKFSDJDJPT FTUÃO EJTQPOJCMFT FO FM TJUJP XFC EFM MJCSP www.mhhe.com/uni/lind_ ae16e). 1.2 Semestre Académico : 2016 - I. ISBN 978-0-07-802052-0.JUC 05/151234567890 2346789015Impreso en México Printed in MexicoDEDICATORIAA Jane, mi esposa y mejor amiga, y a nuestros hijos, sus esposas ynuestros nietos: Mike y Sue (Steve y Courtney), Steve y Kathryn(Kennedy, Jane y Brady), y Mark y Sarah (Jared, Drew y Nate). debes resolver para comprobar lo que has aprendido y lo que aún te falta por aprender de esta quinta, Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y. es necesario, dale otra mirada a los vídeos y materiales correspondientes a esta unidad. Mary College of California Carolyn Monroe Utah Valley University Baylor UniversityAnne Davey Nina SarkarNortheastern State University Valerie Muehsam Queensborough Community College Sam Houston State UniversityNeil Desnoyers Roberta SchiniDrexel University Tariq Mughal West Chester University of University of Utah PennsylvaniaNirmal DeviEmbry Riddle Aeronautical University Elizabeth J. T. Murff Robert Smidt Eastern Washington University California Polytechnic State UniversityDavid DoornUniversity of Minnesota–Duluth Quinton Nottingham (BSZ 4NJUI Virginia Polytechnic Institute and State Florida State UniversityRonald Elkins UniversityCentral Washington University Stanley D. Stephenson René Ordonez Texas State University–San MarcosVickie Fry Southern Oregon UniversityWestmoreland County Community Debra StiverCollege Ed Pappanastos University of Nevada–Reno Troy University9JBPOJOH (JMMJBN Bedassa TadesseTexas Tech University Michelle Ray Parsons University of Minnesota–Duluth Aims Community College.BSL (JVT Stephen TrouardQuinnipiac University Robert Patterson Mississippi College Penn State UniversityClifford B. Hawley Elzbieta TrybusWest Virginia University Joseph Petry California State University–Northridge University of Illinois at Urbana-Peter M. Hutchinson Champaign Daniel TschoppSaint Vincent College Daemen College xiiiAgradecimientoSue Umashankar Bernard Dickman Ralph D. MayUniversity of Arizona Hofstra UniversityCasey DiRienzo Southwestern Oklahoma StateBulent Uyar Elon University UniversityUniversity of Northern IowaJesus M. Valencia Erick M. Elder 3JDIBSE / .D(SBUISlippery Rock University University of Arkansas at Little Rock Bowling Green State UniversityJoseph Van MatreUniversity of Alabama at Birmingham Nicholas R. Farnum Larry T. McRaeRaja Vatti California State University–Fullerton Appalachian State UniversitySt. En la tabla 1.2 se ilustra el uso de la escala de razón de medición para la variable de ingresosanuales de cuatro parejas de padre e hijo. Autoevaluación 5 - ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS (8675) | PDF | Muestreo (Estadísticas) | Prueba de hipótesis estadísticas Scribd is the world's largest social reading and publishing site. proporción ( ), etc. Martir - San Juan Bautista Campus, [M3-E1] Evaluación (Prueba)_ ESTADÍSTICA APLICADA (MAY2019).pdf, National University of Education Enrique Guzmán y Valle, Autoevaluación 3_ ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS  (1912).pdf, [M1-E1] Evaluación (Prueba)_ FÍSICA I..pdf, Autoevaluación 1_ ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS  (17457).pdf, [M3-E1] Evaluación (Prueba)_ ESTADÍSTICA APLICADA 92%.pdf, AmongthoseeligibletoholdofficeintheSouthwerefreedmenandUnion, You can obtain information about how to obtain help for yourself or others, tracheomalacia post op stricture poor respiratory effort ตำแหนงอนๆทจะตดคอ, Guaranteed success with Our exam guides visit httpswwwcertsharedcom Certshared, symptoms of pneumothorax - Google Search.pdf, B When CQA and acceptance or acceptance is at destination the authorized, HTTP request sent awaiting response 404 Not Found 2019 01 08 193914 ERROR 404, 242773211_843832982963921_3206830843216507108_n.jpg, Which of these is the name of the largest city in the US state Tennessee a. Por ejemplo, otra alternativa Su fortuna se calculaba es un auto híbrido que funciona con gasolina o electricidad, como el Toyota Prius. 1. 1BSB DPNFO[BS MB HBOBODJB EF WFOUB EFM QSJNFS WFIÎDVMP FO MB UBCMB FT EF EÓMBSFT DJGSB RVF BOPUB FO MB DMBTF EF IBTUB EÓMBSFT -B TFHVOEB HBOBODJB EF MB QSJNFSB DPMVNOB EF MB UBCMB FT EF EÓMBSFT MB DVBM TF BOPUB FO MB DMBTF EF IBTUB EÓMBSFT &M SFTUP EF MBT HB-Construcción de distribuciones de frecuencias: datos cuantitativos 25 nancias se cuadran de forma similar. Los aparatos médicos moni- torean nuestro ritmo cardiaco, presión sanguínea y temperatura desde lugares remotos. Los datos se resumen enPromedio 25 el orden de la escala utilizada para calificar al maestro. Los diferentes departamentos, como edición, publicidad, deportes, etcétera. ¡Correcto! Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees Suponga que la cantidad de pasta restante se crearon documentos de datos en en el tubo tiene una distribución uniforme. ¿Qué características de diseño tienen los productos de la competencia? Una variable continua adopta cualquier valor dentro de un intervalo específico. Es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más ¿Qué características requiere el mercado? ¿Estás listo para comenzar? Primero, debemos ser consumidores críticos de la información que nos presentan; segundo, necesitamos ser capaces de reducir grandes cantidades de información en una forma concisa y significativa que nos permita realizar interpretaciones, juicios y decisiones eficaces. Facilidad de navegación de la página web SkiLodges.com Mala 5% Sobresaliente Buena 51% 15% Excelente 29%AUTOEVALUACIÓN Las respuestas se encuentran en el apéndice E. 21 -B DPNQBÒÎB %F$FO[P 4QFDJBMUZ 'PPE BOE #FWFSBHF TJSWF VOB CFCJEB EF DPMB DPO VO TBCPS BEJDJP- OBM $PMB 1MVT NVZ QPQVMBS FOUSF TVT DMJFOUFT -B DPNQBÒÎB FTUà JOUFSFTBEB FO MB QSFGFSFODJB EF MPT DPOTVNJEPSFT QPS $PMB 1MVT FO DPNQBSBDJÓO DPO $PDB $PMB 1FQTJ y una bebida de lima-limón. La Universidad Austral se propone servir a la sociedad a través de la búsqueda de la verdad, mediante el desarrollo y transmisión del conocimiento, la formación en las virtudes y la atención de cada persona según su destino trascendente, proponiendo un estilo de liderazgo intelectual, profesional, social y público. ¿Cuál es la desviación estándar de la pasta que queda en el tubo? r 4F JOUFHSÓ VOB OVFWB TFDDJÓO TPCSF MB DPNQBSBDJÓO EF EPT r 4F SFWJTBSPO MPT FKFSDJDJPT EF DPOKVOUP EF EBUPT varianzas de población. r 4F JODMVZÓ VOB OVFWB BVUPFWBMVBDJÓO BDFSDB EFM VTP EF MPT r 4F SFWJTÓ MB TFDDJÓO TPCSF MB USBOTGPSNBDJÓO EF EBUPT VUJ- índices para comparar dos medidas distintas en el trans- lizando la relación económica entre precio y ventas. Utah do el costo de mano de obra, el clima tributario empresarial, la calidad de vida, la infraestructura de 3. Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. cional contra los cursos en línea. 1. ¿Fueron más altas en un año que en los otros? La estadística será el foco de la futura conversación con su supervisor acerca de esta importante decisión. Un coeficiente de correlación de valor negativo significa que la relación r 4F SFWJTÓ FM FKFNQMP RVF EFNVFTUSB MB GÓSNVMB EF DPNCJOB- r -B QSVFCB EF IJQÓUFTJT TPCSF MB QSPQPSDJÓO EF MB QPCMBDJÓO se movió al capítulo 15. ción r 4F JODMVZÓ VO OVFWP FKFNQMP RVF JOUSPEVDF FM DPODFQUP EF Capítulo 6 Distribuciones discretas de probabilidad prueba de hipótesis. Compare el total de ventas de los ocho fabricantes. Calculo Aplicado A La Administracion Y Economia Laurence D Hoffmann Comprar Libro 9789701059074. significa: Autoevaluación 6 Estadística para los negocios, Copyright © 2023 StudeerSnel B.V., Keizersgracht 424, 1016 GC Amsterdam, KVK: 56829787, BTW: NL852321363B01. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Documentos en Excel 3. Es ub prlde`jojebtl lr`ebn`l que dlbsjste eb reubjr `ntls ouêstrnmes, `edj`jols mn prlhnhjmj`n` `e que em pnrîoetrl supuestl `e mn plhmndjôb, Es ub prlde`jojebtl `lb`e se ndeptn l se redfnzn ubn, nderdn `e ubn ouestrn `epeb`jeb`l `e mn evj`ebdjn prlplrdjlbn`n plr, Do not sell or share my personal information. Este tipo de escala se utiliza cuando los estudiantes califican a sus maestros en una variedad de característi-TABLA 1.1 Calificaciones cas; por ejemplo: “En general, ¿cómo califica la calidad de instrucción en esta clase?”. Luisiana estaba en quin- 9. Considere las siguientes variables: precio de venta, número de recámaras, ubicación y distancia al centro de la ciudad. La más alta es la medición de razón. Es un curso muy completo, considerando que va de lo básico a algo más avanzado, siendo claro, sencillo y preciso en los conceptos y conocimientos. Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees Los métodos y técnicas estadísticos para generar estadística descriptiva se presentan en los DBQÎUVMPT Z F JODMVZFO PSHBOJ[BS Z SFTVNJS MPT EBUPT NFEJBOUF EJTUSJCVDJPOFT EF GSFDVFODJB Z presentarlas en tablas y gráficas. algunos ejemplos específicos y haga comentarios acerca de sus conclusiones. Rango xyxy d d2 805 23 5.5 1 4.5 20.25 777 62 3.0 9 26.0 36.00 820 60 8.5 8 0.5 0.25 682 40 1.0 4 23.0 9.00 777 70 3.0 10 27.0 49.00 810 28 7.0 2 5.0 25.00 805 30 5.5 3 2.5 6.25 840 42 10.0 5 5.0 25.00 Respuestas a las autoevaluaciones 777 55 3.0 7 24.0 16.00 En el apéndice E se proporcionan las soluciones a los ejercicios de autoevaluación. Usted espera graduarse y conseguir su primer empleo como vendedor en una de las cinco princi-pales compañías farmacéuticas. Conforme la gente utiliza la pas- archivo de datos al margen; para ellos ta, la cantidad que queda en cualquier tubo es aleatoria. emp/ep_chart_001. ___________________para dar a los estudiantes una idea del 2. (p), etc. -MFWF B DBCP VOB QSVFCB EF IJQÓUFTJT QBSB EFUFSNJOBS TJ FM TBMBSJP NFEJP EF MPT FRVJQPT GVF EJTUJO- UP EF NJMMPOFT EF EÓMBSFT "QMJRVF FM OJWFM EF TJHOJGJDBODJB xComandos de software CAPÍTULO 5A todo lo largo del texto se incluyen ejemplos de soft- 5.1 En seguida se muestran los comandos de Excel para determinar elware que utilizan Excel, MegaStat® y Minitab, pero las número de permutaciones de la página 164:explicaciones de los comandos de cada programa para a. Haga clic en la pestaña en la barra de herramientas y selec-ingresar los datos están al final del texto, en el apéndice cione Insert Function fx.C; esto permite que el estudiante se enfoque en las téc- b. To get more targeted content, please make full-text search by clicking, FAKAH BERSUCI ASAS KEBERSIHAN 15 OKTOBER 2020. A lo largo de este curso el alumno desarrollará habilidades cuantitativas para la toma de decisiones, a través del aprendizaje de métodos estadísticos con aplicaciones a los negocios en Excel. A Florence Nightingale seDefiniciones le conoce como la funda- dora de la profesión de enfermería. la probabilidad de que el estadígrafo supuesto de la muestra sea correcto. Ob- 26 50serve que conforme la talla cambia dos unidades (de la talla 10 a la 12, o 28 52EF MB UBMMB B MB DBEB NFEJEB BVNFOUB EPT QVMHBEBT &O PUSBT QB-labras, los intervalos son los mismos.No existe un punto cero natural que represente una talla. La estadística se utiliza para realizar comparaciones válidas y predecir los resultados de las decisiones. Bienvenidos a la semana 3 de este curso. Bienvenido a tu sexta autoevaluación , aquí encontrarás preguntas para marcar y relacionar que Definimos a la estadística descriptiva como: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Métodos para organizar, resumir y presentar datos de manera in- formativa. Este complemento otorga a Excel la capa-12 CAPÍTULO 1 ¿Qué es la estadística? , aquí encontrarás preguntas para marcar y relacionar que. Si la variable es el tipo de vehículos, ¿qué porcentaje del total de automóviles ven- didos el mes pasado eran SUV? En la actualidad se requieren habilidades para manejar un gran volumen de información numé- rica. Servicio Nacional de Adiestramiento en Trabajo Industrial, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco, Comunicación Corporativa (Ciencias de la comunicación), Contabilidad gerencial y de costos (9349), Seguridad y salud ocupacional (INGENIERIA), Diseño del Plan de Marketing - DPM (AM57), Antibioticos - Apuntes Aminoglucosidos - Sulfamidas - Quinolonas - Imidazoles, Por qué un estado Oligárquico era insostenible a largo plazo como sistema de gobierno en el Perú, 263925417 135435820 Preguntas y Respuestas Nefrologia, Aplicación DEL PDCA EN UNA Actividad O Proceso QUE SE, Examen_ Laboratorio CAF 1 N° 1_ Medición y propagación de errores, Hueso Coxal - Resumen Tratado de anatomía humana, 72117242 Memoria Descriptiva Electricas final, (ACV-S03) Autoevaluación 3 Fisicoquimica (11842), Week 3 - Pre-Task How many times a week Ingles II (16481), (ACV-S01) Cuestionario Laboratorio 1 Introducción a los materiales y mediciones Quimica General (7021), S03.s1 - Evaluación continua - Vectores y la recta en R2, Laboratorio-avanzado-de-innovacion-y-liderazgo-pa1 compress, Acciones correctivas ambientales y sanitarias, Task3 - (AC-S03) Week 3 - Task: Assignment - Frequency, (AC-S03) Week 3 - Pre-Task Quiz - Adverbs of Frequency and the Present Simple Ingles II (18001). El grupo vende una amplia gamaEF WFIÎDVMPT FOUSF FMMBT MBT NBSDBT FDPOÓNJDBT EF JNQPSUBDJÓO ,JB y Hyundai MB MÎOFB EF BMUB DBMJ-EBE EF TFEBOFT #.8 Z .FSDFEFT #FO[ Z VOB MÎOFB DPNQMFUB EF BVUPNÓWJMFT Z DBNJPOFT 'PSE yChevrolet. Un modelo de regresión lineal simple es cuando: Existe una variable dependiente y tres variables independientes. Explique su respuesta.OA1-4 Tipos de variablesClasificar las variables Existen dos tipos básicos de variables: 1) cualitativas y 2) cuantitativas (vea la gráfica 1.2). Una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más r 4F DBNCJBSPO MPT TVCÎOEJDFT FO FM FKFNQMP QBSB TV NFKPS entre el rango y el orden. TV Probabilidad total y teorema de Bayes Estadistica Aplicada PARA LOS Negocios (11120) TV Practicando con Probabilidad condicional Estadistica Aplicada PARA LOS Negocios (11120) Primera Tarea para el curso estadistica. Un coeficiente de correlación de valor positivo significa que la relación Muchos ejercicios se señalan con un ícono de 42. A. -BT HBOBODJBT QPS WFIÎDVMP PTDJMBO FOUSF Z EÓMBSFT 2. , equæ ldbodtrerås prliudtes pere ferber y rlhebjoder qul nlals. En esa reunión se plantean muchas preguntas. ¿La tendencia es hacia el aumento o hacia la disminución de la inflación? Gunsoftboxbitballooncom. r 4F BEBQUB EF NBOFSB BVUPNÃUJDB B MB SFTQVFTUB EF DBEB FTUVEJBOUF Z QSFTFOUB DPODFQUPT RVF amplían la comprensión de cada tema. &M BSUÎDVMP i4UBUJTUJDT BOE &UIJDT 4PNF "EWJDF GPS :PVOH 4UBUJTUJDJBOTu RVF BQBSFDJÓ FO TheAmerican Statistician OÙN QSPQPSDJPOB PSJFOUBDJÓO BM SFTQFDUP -PT BVUPSFT BDPOTFKBO la práctica de la estadística con integridad y honestidad, e instan a “hacer lo correcto” cuando serecoja, organice, resuma, analice e interprete información numérica. que el modelo de regresión no tiene buen poder representativo. Es posible buscar en la lista dad de ratificar la Consti-Z FODPOUSBS MB HBOBODJB NÃT CBKB P NÎOJNB EÓMBSFT Z MB NÃT BMUB P NÃYJNB EÓMBSFT tución. 4VQPOHB RVF MB TFÒPSB #BMM EFTFB SFTVNJS MBT WFOUBT EFM NFT BOUFSJPS QPS MPDBDJÓO TABLA 2.1 Tabla de frecuencias de 1BSB SFTVNJS FTUPT EBUPT DVBMJUBUJWPT DMBTJGJRVF MPT WFIÎDVMPT RVF TF WFOEJFSPO FM NFT los vehículos que vendió Applewood QSFWJP EF BDVFSEP DPO MB DPODFTJPOBSJB 5JPOFTUB 0MFBO 4IFGGJFME P ,BOF 6UJMJDF MB Auto Group por locación concesionaria para elaborar una tabla de frecuencias con cuatro clases mutuamenteLocación Número de autos FYDMVZFOUFT EJTUJOUJWBT MP DVBM TJHOJGJDB RVF VO WFIÎDVMP OP QVFEF QFSUFOFDFS B EPT EF FMMBT $BEB WFIÎDVMP ÙOJDBNFOUF TF DMBTJGJDB FO VOB EF MBT DVBUSP DPODFTJPOBSJBT NVUVB-Kane 52 NFOUF FYDMVZFOUFT "EFNÃT MB UBCMB EF GSFDVFODJBT EFCF TFS DPMFDUJWBNFOUF FYIBVTUJ-Olean 40 WB MP DVBM RVJFSF EFDJS RVF DBEB WFIÎDVMP FTUà SFQSFTFOUBEP BMMÎ &TUB UBCMB EF GSFDVFO-Sheffield 45 DJBT TF NVFTUSB FO MB UBCMB &M OÙNFSP EF PCTFSWBDJPOFT RVF SFQSFTFOUB MBT WFOUBT Tionesta 43 en cada local, se llama frecuencia de clase. Tus objetivos son los nuestros. Una característica de este libro son los ejercicios de autoevaluación, los cuales se encuentran intercalados en cada capítulo. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo. Este intento tuvo una duración de 19 minutos. dólares (www.forbes. En resumen, si las distancias entre los números tienensentido, aunque las razones no, entonces se trata de una escala de intervalo de medición.Datos del nivel de razónTodos los datos cuantitativos se registran en el nivel de razón de la medición. 2. &O MB UBCMB TF QSFTFOUBO MBT DBMJGJDBDJPOFT RVF MPT BMVNOPT EFM QSPGFTPS +BNFT #SVOFS Superior 6Bueno 28 le otorgaron después de un curso de introducción a las finanzas. Discover the best professional documents and content resources in AnyFlip Document Base. A conti- datos nominal, ordinal,nuación hay dos ejemplos de la relación entre medición y la forma de aplicar la estadística. Su análisis e interpretaciónconteo de los estudiantes que entran con su credencial a un partido de futbol e informa cuántos de los datos marcaron el inicio de la estadística.hombres y cuántas mujeres asistieron. Estos docu- mentos intentaban con-1BSB FNQF[BS FT QSFDJTP DPOPDFS MBT HBOBODJBT QBSB DBEB VOP EF MPT WFIÎDVMPT WFOEJEPT RVF vencer a la gente deTF FOMJTUBO FO MB UBCMB " FTUB JOGPSNBDJÓO TF MF MMBNB datos en bruto o datos no agrupados QPSRVF Nueva York de la necesi-se trata de un simple listado de las ganancias individuales observadas. La distribución uniforme es de probabilidad continua, y tiene las siguientes características: Resumen del capítulo A. Su forma es rectangular. La pregunta, se selecciona una muestra aleatoria de cada sala y se mayoría de las veces se desea probar la hipótesis alternativa. Podría presentar primero a los hombres o a las mujeres.Para obtener datos a nivel nominal, solo basta contar el nú-mero en cada categoría de la variable. Este jbtebtl tuvl ubn `urndjôb `e 8: ojbutls. Un ________ es la observación de alguna actividad o el acto de tomar algún tipo de medida. Utilice los conceptos de muestra y población para describir por qué una elección presidencial no esigual a una encuesta “de salida” del electorado.13. r 4F JODMVZÓ VO OVFWP FKFSDJDJP r 4F SFWJTBSPO MB TPMVDJÓO EF TPGUXBSF Z MB FYQMJDBDJÓO EF MPT r 4F BHSFHÓ VO OVFWP FKFNQMP QBSB EFNPTUSBS MBT UBCMBT EF valores p. contingencia y los diagramas en árbol. Una población es un conjunto de individuos u objetos de interés o las medidas que se obtie- nen de todos estos individuos u objetos. les y al aplicar la estadística, usted podrá analizar sus opciones. r 3FPSHBOJ[BNPT MPT DBQÎUVMPT QBSB RVF DBEB TFDDJÓO DPSSFTQPOEB B VO PCKFUJWP EF BQSFOEJ[BKF y revisamos cada uno de ellos. La estadística descriptiva consiste en un conjunto de procedimientos para organizar y resumir datos. En realidad, la 2 692 1 323 1 144 1 549 2 070 1 717 2 989 2 502 evidencia estadística de 1 206 1 760 1 485 2 348 369 2 454 1 797 la autoría de Madison es 1 342 1 919 1 509 2 498 978 1 606 1 955 910 783 abrumadora. Tennessee atributo. buscadores para navegar en internet (24). Los re- Centre su atención en elsultados del análisis estadístico originan conversaciones interesantes en busca del conocimiento y título de esta sección: “Es-la inteligencia que sustentan decisiones. poblaciones, principalmente sobre la media (μ), varianza (s), proporción La siguiente pre- TFOUBDJÓO EF &YDFM SFWFMB FOUSF PUSPT BTQFDUPT RVF TF WFOEJFSPO WFIÎDVMPT MB HBOBODJB NFEJB QSPNFEJP QPS WFIÎDVMP GVF EF EÓMBSFT Z MBT HBOBODJBT JCBO EFTEF VO NÎOJNP EF EÓMBSFT IBTUB VO NÃYJNP EF EÓMBSFT &O UPEP FM UFYUP MBT JMVTUSBDJPOFT EF &YDFM TF BQP- yan en instrucciones para que usted aprenda cómo aplicar Excel para hacer análisis estadísticos. t &O MBT DVBUSP Otro ejemplo del uso de la estadística para proporcionar información para evaluar decisiones es compañías estadouni-la distribución y participación en el mercado de los productos Frito-Lay. 7. ¡Correcto!¡Correcto! Las variables que se basan en este nivel de medición solo se clasifican o cuentan.Mejor ambiente Por ejemplo, muchas empresas toman decisiones acerca de dónde ubicar sus instalaciones; ende negocios PUSBT QBMBCSBT yDVÃM FT FM NFKPS MVHBS QBSB TV OFHPDJP #VTJOFTT 'BDJMJUJFT (www.businessfacilities. La estadística es unconjunto de conocimientos y habilidades utilizadas para organizar, resumir y analizar datos. Bienvenidos al curso. htm).4 CAPÍTULO 1 ¿Qué es la estadística? Las estadísticas son fundamentales tanto para la administración financiera, como para la administración de operaciones, las ventas, el marketing, las cobranzas, la logística y la gestión de personal entre otras áreas y actividades de toda corporación. %BEP RVF TJFNQSF TF SFEPOEFB FM JOUFSWBMP EF DMBTF IBDJB BSSJCB QBSB PCUFOFS VO UBNB- ÒP DPOWFOJFOUF EF DMBTF TF DVCSF VO SBOHP NÃT BNQMJP RVF FM OFDFTBSJP 1PS FKFNQMP DMBTFT EF EÓMBSFT EF BNQMJUVE FO FM DBTP EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ EBO DPNP SFTVMUB- EP VO SBOHP EF 5 &M SBOHP SFBM FT EF EÓMBSFT DBMDVMBEP NFEJBOUF MB PQFSBDJÓO 2 "M DPNQBSBS FTUF WBMPS DPO EÓMBSFT IBZ VO FYDFEFOUF EF EÓMBSFT 1VFTUP RVF TPMP TF OFDFTJUB BCBSDBS MB EJTUBODJB máximo 2 mínimo SFTVMUB natural poner cantidades aproximadamente iguales al excedente en cada una de las dos DPMBT 1PS TVQVFTUP UBNCJÊO TF EFCFSÎBO FMFHJS MÎNJUFT DPOWFOJFOUFT EF DMBTF 6OB EJSFDUSJ[ DPOTJTUF FO DPOWFSUJS FM MÎNJUF JOGFSJPS EF MB QSJNFSB DMBTF FO VO NÙMUJQMP EFM JOUFSWBMP EF DMBTF " WFDFT FTUP OP FT QPTJCMF QFSP FM MÎNJUF JOGFSJPS QPS MP NFOPT EFCF SFEPOEFBSTF "IPSB CJFO FTUBT TPO MBT DMBTFT RVF QPESÎB VUJMJ[BS QBSB FTUPT EBUPT Clases $ 200 hasta $ 600 600 hasta 1 000 1 000 hasta 1 400 1 400 hasta 1 800 1 800 hasta 2 200 2 200 hasta 2 600 2 600 hasta 3 000 3 000 hasta 3 400Paso 4: Anote las ganancias de venta en las clases. ¿Cuáles son las diferencias en las especificaciones de los autos? Su lógica constituye un ejemplo devariable de género representa otro ejemplo del nivel nominal de medición. r 4F SFWJTÓ MB TFDDJÓO EF MB "/07" EF EPT WÎBT DPO JOUFSBD- r 4F NPWJÓ Z SFOPNCSÓ FM DBQÎUVMP r 4F JODPSQPSBSPO VO FKFNQMP Z VOB BVUPFWBMVBDJÓO OVFWPT ción con nuevos ejemplos y un ejemplo también revisado. El intervalo o ancho de clase generalmente es FM NJTNP QBSB UPEBT MBT DMBTFT 5PEBT MBT DMBTFT KVOUBT EFCFO DVCSJS QPS MP NFOPT MB EJT- UBODJB EFM WBMPS NÃT CBKP IBTUB FM NÃT BMUP EF MPT EBUPT -B GÓSNVMB QBSB FYQSFTBS FTUP FT i $ Valor máximo 2 Valor mínimo k donde i es el intervalo de clase y k, el número de clases. distribución T-student. El nivelde medición determinará el tipo de métodos estadísticos que pueden utilizarse para analizar unavariable. Sin embargo, utilizó losLa clasificación de los seis colores de las lunetas de M&M constituye un ejemplo del nivel no- datos para llegar a con- clusiones relativas alminal de medición; estas se clasificaron simplemente por color. Los ejemplos incluyen la tecnología que utiliza Google para rastrear la forma en que los usuarios de internet acceden a diver- sos sitios. t &O Forbes pu- Usted puede estar interesado en entrevistarse para obtener un puesto gerencial en Procter & blicó una lista de los Gamble. Auditor de eleccionesEn el repaso también se incluyen casos A. Indiana Este es un ejemplo de una escala ordinal porque los estados se clasifican en el orden de mejor 7. No Existe una relación lineal entre X e Y. Si la correlación entre 2 variables es -0 quiere decir que: Existe una relación lineal entre X e Y directo e intensa. ¿Qué esperan los clientes de un smart- phone? distribución normal. La estadística inferencial implica tomar una muestra de una población y llevar a cabo cálculos re- lativos a esta con base en los resultados de la muestra. Otrosejemplos son las onzas de cereal con pasas que contiene una caja y la duración de los vuelos deOrlando a San Diego. proaeajhjnen nl qul lh peråfltro supulsto nl he poahebjòd sle borrlbto. 6OB HSÃGJDB EF QBTUFM NVFTUSB MB QPSDJÓO SFMBUJWB EF NFSDBEP EF MPT QSPEVDUPT EF DPMB -B iSFCBOBEBu las secciones dentro del capítulo y al EF 1FQTJ $PMB UJFOF VO ÃOHVMP DFOUSBM EF HSBEPT y$VÃM FT TV QBSUJDJQBDJÓO EF NFSDBEPfinal de este; con estos se cubre el ma-terial que se estudió en cada sección. B. El nivel ordinal de medición supone que una clasificación se encuentra en un nivel superior a otra. Estadística aplicada a los negocios y la economía. En este sentido, el principal objetivo de este curso es ayudarlo a ser un mejor tomador de decisiones a través de herramientas técnicas. 2. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Los métodos estadísticos para analizar variables medidas a nivel nominal se exponen en elDBQÎUVMP FM DBQÎUVMP TF PDVQB EF MPT NÊUPEPT QBSB MBT WBSJBCMFT B OJWFM PSEJOBM Z MPT RVF BOB-MJ[BO WBSJBCMFT B OJWFM JOUFSWBMP P EF SB[ÓO TF QSFTFOUBO FO MPT DBQÎUVMPT B TABLA 1.2 Combinaciones de ingresos en-tre padre e hijoNombre Padre HijoLahey $80 000 $ 40 000Nale 90 000 30 000Rho 60 000 120 000Steele 75 000 130 00010 CAPÍTULO 1 ¿Qué es la estadística? 123 at Technological University of Peru. f4/3/2021 Autoevaluación 1: ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS (17457) La proporción del número total de observaciones que caen hasta una clase i, es decir, resulta de acumular o sumar sucesivamente las frecuencias relativas. AUTOEVALUACIÓN 1. Núm. Visite www.minitab.com para mayor información. r &YUFOEJNPT B TFJT QBTPT FM QSPDFEJNJFOUP EF QSVFCB EF IJQÓUFTJT FO FM DBQÎUVMP FOGBUJ[BOEP la interpretación de los resultados de la prueba. Ello le evitará cálculos tediosos y le permitirá concentrarse en el análisis de datos.RESUMEN DEL CAPÍTULO I. 2 / 2 pts Pregunta 6 Es un enunciado verdadero respecto una variable cuantitativa discreta: Si admite valores intermedios entre dos valores consecutivos, valores reales. El error tipo I también es llamado nivel de significancia, y puede asumir Intento Hora Puntaje &M OÙNFSP EF FMFNFOUPT RVF IBZ FO DBEB clase se llama frecuencia de clase. Su aplicación depende de las pre-tadística inferencial. 8. Este intento tuvo una duración de 14 minutos. a. Probabilidad constante de éxito, tres o más resultados, el resultado de los conteos. Para comenzar, mana (www.bis.gov/diferenciaremos entre estadística descriptiva e inferencial. III. Por ejemplo: tadística en acción”. El proceso de muestreo de las SUV se ilustra en la siguiente gráfica. &O VO FTUVEJP EF NFSDBEP TF QJEJÓ B DPOTVNJEPSFT RVF TFMFDDJPOBSBO FM NFKPS SFQSPEVDUPS NV- TJDBM EJHJUBM FOUSF J1PE J3JWFS Z .BHJD 4UBS .1 $PO MB GJOBMJEBE EF SFTVNJS MBT SFTQVFTUBT EF MPT DPOTVNJEPSFT FO VOB UBCMB EF GSFDVFODJBT yDVÃOUBT DMBTFT EFCFSÎB UFOFS FTUB 3. Autoevaluación 5_ ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NEGOCIOS  (9431), 100% found this document useful, Mark this document as useful, 0% found this document not useful, Mark this document as not useful, Save Autoevaluación 5_ ESTADISTICA APLICADA PARA LOS NE... For Later. cios. You can publish your book online for free in a few minutes. Una característica importante de utilizar una escala relativa de medición es que no es posible distinguir la magnitud de las diferencias entre los grupos. II. Estos archivos ayu- b. NIVEL DE INTERVALO DE MEDICIÓN El intervalo o distancia entre los valores de los datos registrados en el nivel de intervalo de medición es significativo. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS "HSVQBDJÓO EF EBUPT FO DMBTFT NVUVBNFOUF FYDMVZFOUFT Z DPMFDUJWBNFOUF FYIBVTUJWBT RVF NVFTUSB FM OÙNFSP EF PCTFSWBDJPOFT RVF IBZ FO DBEB DMBTF y$ÓNP TF DSFB VOB EJTUSJCVDJÓO EF GSFDVFODJBT &M TJHVJFOUF FKFNQMP NVFTUSB MPT QBTPT OFDF-TBSJPT 3FDVFSEF RVF FM PCKFUJWP FT FMBCPSBS UBCMBT EJBHSBNBT Z HSÃGJDBT RVF SFWFMFO SÃQJEBNFOUF MB concentración, los valores extremos y la distribución de los datos.EJEMPLO ESTADÍSTICA EN ACCIÓN3FUPNFNPT FM FKFNQMP FO RVF MB TFÒPSB ,BUISZO #BMM EF "QQMFXPPE "VUP (SPVQ EFTFB SFTVNJS MB WBSJBCMF DVBOUJUBUJWB iHBOBODJBTu FO VOB EJTUSJCVDJÓO EF GSFDVFODJBT Z EFTQMFHBSMB FO UBCMBT Z HSÃGJ- En 1788, James Madison,DBT $PO FTUB JOGPSNBDJÓO MB TFÒPSB #BMM QPESà SFTQPOEFS GÃDJMNFOUF B MBT TJHVJFOUFT QSFHVOUBT John Jay y Alexander Ha-yDVÃM FT MB HBOBODJB UÎQJDB EF DBEB WFOUB yDVÃM FT MB HBOBODJB NÃT BMUB P NÃYJNB yDVÃM MB HBOBO- milton publicaron de ma-DJB NÃT CBKB P NÎOJNB yBMSFEFEPS EF RVÊ WBMPS UJFOEFO B BDVNVMBSTF MBT HBOBODJBT nera anónima una serie de ensayos titulados TheSOLUCIÓN Federalist. Observaciones Varianza conjunta Media = Diferencia media hipotética gl Estadístico t P(T<=t) de una cola t crítica de una cola P(T<=t) de dos colas t crítica de dos colas ixCÓMO SE REFCoUntEenRidoZA EL APRENDIZAJE MEDIANTE ESTE TEXTO?RESUMEN DEL CAPÍTULO Por capítuloI. Texas da se muestra la clasificación de 2012. OA2-3 Resumir variables cuantitativas con distribuciones de frecuencias y de frecuencias relativas. Las variables discretas toman ciertos valores, y existen vacíos entre estos. Determine el nivel de medición de cada variable.2 Descripción de datos: TABLAS DE FRECUENCIAS, DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS Y SU REPRESENTACIÓN GRÁFICAMERRILL LYNCH recién concluyó el estu- OBJETIVOS DE APRENDIZAJEdio de una cartera de inversiones en líneapara una muestra de clientes. En el capítulo 11 se amplió la idea de prueba de hipótesisrios grupos selectos de capítulos (1-4, 6OB QSVFCB EF IJQÓUFTJT FTUBEÎTUJDB DPNJFO[B DPO VOB BGJSNB- para verificar si dos muestras aleatorias independientes prove- Z Z Z Z ción respecto del valor del parámetro de la población en la hipó- nían de poblaciones con las mismas medias poblacionales (oy 18) a modo de repaso antes del exa- tesis nula; esta se establece para realizar la prueba. Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees que Grandioso! Ejemplos de estadísticos son: nar un ejemplo de su aplicación.r &M ÎOEJDF EF JOGMBDJÓO FT r 4V QVOUVBDJÓO QSPNFEJP BM HSBEVBSTF FT r &M QSFDJP EFM OVFWP TFEÃO 5FTMB 1SFNJVN FMÊDUSJDP FT EÓMBSFT Cada una de estos estadísticos es un hecho numérico y comunica información muy limitada que en ESTADÍSTICAsí misma no es muy útil. e. Una clasificación de estudiantes que cursan primero, segundo, tercero o último grado. A continuación se presenta el primero. $PNQBSF MPT EBUPT EF DPO MPT DPSSFTQPOEJFOUFT B MPT QSJNFSPT EPT NFTFT EF TFHÙO TF reportan a continuación. La estadística implica reunir y procesar información para crear una conversación, estimular pre- duado de la escuelaguntas adicionales y proporcionar la base para la toma de decisiones. ¿Existe un rango de PPG aceptable? poblaciones, principalmente sobre la media ( ), varianza ( ), proporción club de golf local para demostrar la probabilidad y los be- r 4F BDUVBMJ[Ó FM FKFSDJDJP DPO MPT TBMBSJPT EF MPT :BOLFFT EF neficios esperados. ¿Cuánta pasta esperaría que quedara en el tubo? Usted elige a tres personas más para trabajar y se reúne con ellas. 1. La estadística es la ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el fin de facilitar la toma de decisiones más eficaces. En general, en este libro se emplea el GPSNBUP i hasta EÓMBSFTu i hasta EÓMBSFTu Z BTÎ TVDFTJWBNFOUF $PO FTUF GPSNBUP SFTVMUB DMBSP RVF EÓMBSFT QFSUFOFDF B MB QSJNFSB DMBTF Z EÓ- lares, a la segunda. que Bills of Mortality re- presentaba apenas unaNIVEL NOMINAL DE MEDICIÓN Los datos registrados en el nivel nominal de medición se re- fracción de los nacimien-presentan como etiquetas o nombres. El foco está en la comprensión y en el uso de herramientas básicas de análisis e inferencia estadística tratando de que el alumno sea un usuario de estos métodos, comprenda en qué consisten, cuál es la intuición, su uso y aplicaciones. Salariob. En el capítulo 3, primero se calcularon diversas medidas de ubicación o de localización, talescomo la media, la mediana y la moda, que permiten informar un valor típico de un conjunto de ob-servaciones. tio web del texto, www.mhhe.com/ a. Nueva York para 2012.xviMejoras en la decimosexta edición de estadística aplicada a los negocios y la economíaCapítulo 12 Análisis de la varianza r 4F JODMVZÓ VO OVFWP FKFNQMP RVF JOUSPEVDF MBT QSVFCBT EF bondad de ajuste. 1.5 Carácter : Obligatorio. Los autores del artículo de The AmericanStatistician también indicaron que cuando se practique la estadística es necesario mantener “unpunto de vista independiente y con principios” al analizar y reportar hallazgos y resultados. Las compañías tele- fónicas rastrean constantemente la fecha y hora de nuestras llamadas, su duración y la identidad de la persona a quien llamamos. r 4F FOGBUJ[Ó FM DÃMDVMP EFM GBDUPS EF WBSJBO[B EF MB JOGMBDJÓO Capítulo 19 Control estadístico del proceso y para evaluar la multicolinealidad. Con el nivel de significancia 0.01, ¿puede concluir que el tamaño medio de las casas que se vendieron en (PPEZFBS FT TVQFSJPS B QJFT DVBESBEPT %FUFSNJOF FM WBMPS p. 51. bar y resumir para tomar una buena decisión de compra? Hazte Premium para leer todo el documento. En esta semana veremos los siguientes temas: las principales funciones de probabilidad utilizadas en el campo de los negocios y las finanzas; los comportamientos de las variables y determinación de posibles ganancias o pérdidas; la toma de decisiones racionales en un contexto de incertidumbre; modelos de probabilidad para tomar decisiones que permitan incrementar la rentabilidad y éxito de un negocio; conceptos relacionados con la probabilidad para, entre otras cosas, medir el riesgo a través del Valor en Riesgo (o VaR, por sus siglas en inglés) y determinar el nivel de stock de cierto producto. Las compañías de tarjetas de crédito conservan la información rela- cionada con el número, hora, fecha y cantidad de nuestras compras. de final de capítulo se encuentran los a. Suponga que usted ejemplo de su aplicación.sabe cuántos Nook Color se vendieron pordía durante el último mes en la tienda Bar- OA1-3 Diferenciar entre estadística descriptiva y estadística in-nes & Noble del centro comercial Market ferencial.Commons en Riverside, California. unidad. Visita el Centro de Ayuda al Estudiante. Si la correlación entre 2 variables es 0.95 quiere decir que: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, Servicio Nacional de Adiestramiento en Trabajo Industrial, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco, Fundamentos de Contabilidad y Finanzas (100000AN14), Dispositivos y circuitos electronicos (Electrónico), Administración y Organización de Empresas (100000Z306), Salud pública y epidemiología (Salud pública y epidemiología), Seguridad y salud ocupacional (INGENIERIA), Diseño del Plan de Marketing - DPM (AM57), Corazón - INFORME SOBRE LA ANATOMÍA DE CORAZÓN, Actividad Entregable 2 - Lenguaje y Comunicación, Aspectos Positivos Y Negativos Del Gobierno de Fujimori, Ejemplos DE Negligencia, Impericia E Imprudencia, Examen 9 Octubre 2019, preguntas y respuestas, Autoevaluacion virtual 1 -----------------, 1. r 4F SFWJTÓ MB FYQMJDBDJÓO EF MB SFHMB FNQÎSJDB TFHÙO TF SFMB- r 4F BHSFHÓ VOB JOUSPEVDDJÓO DPO OVFWBT HSÃGJDBT RVF NVFT- ciona con la distribución normal. ¿Estás listo para comenzar? Cuando el tamaño de la muestra es mayor a 30 usamos la distribución T- b. P (x) 5 b 1 a [7.3] 2 Clave de pronunciaciónE. a. Cuandocomo cualitativas o el objeto se observa y registra como una característica no numérica, recibe el nombre de variablecuantitativas, y discre- cualitativa o atributo. Proporcione un ejemplo de variable cuantitativa y otro de variable cualitativa. Cada uno pone a prueba su comprensión del material precedente. Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees que Descri-ba una condición en la que esta informa- OA1-4 Clasificar las variables como cualitativas o cuantitativas,ción podría considerarse una muestra. Tipos de variables Cualitativa Cuantitativa Discreta Continua t .BSDB EF 1$ t )JKPT FO VOB GBNJMJB t .POUP EFM JNQVFTUP t &TUBEP DJWJM t 5JSPT FO VO IPZP sobre la renta t $PMPS EF DBCFMMP EF HPMG t 1FTP EF VO FTUVEJBOUF t 1SFDJQJUBDJØO BOVBM t "QBSBUPT EF UFMFWJTJØO que se poseen FO 5BNQB 'MPSJEB GRÁFICA 1.2 Resumen de los tipos de variables Cuando la variable puede presentarse en forma numérica, se le denomina variable cuantitativa; por ejemplo, el saldo en su cuenta de cheques, las edades de los presidentes de la compañía, la EVSBDJÓO EF MB CBUFSÎB EF VO BVUPNÓWJM BQSPYJNBEBNFOUF NFTFT Z FM OÙNFSP EF QFSTPOBT FN- pleadas en una empresa. Antes de realizar cualquier autoevaluación, te recomiendo que revises todos tus apuntes y, si crees que es Las computadoras en las uni-versidades y escuelas de formación profesional suelen tener Microsoft Excel. Explique la diferencia entre variables cualitativas y cuantitativas. En la actualidad, encontrar los datos ya no constituyen un problema; el número de artículos que se compran en la tienda de aba- rrotes se registra de manera automática en la caja en la que se realiza el pago. También se muestra la cantidad absoluta de com).cada línea de producto que se consume en Estados Unidos. Un tubo de pasta dental Listerine Control Tartar contiene 4.2 onzas. r &O TF TFMFDDJPOÓ VOB NVFTUSB EF TJUJPT EFM QSPHSBNB EF WPMVOUBSJPT EF MB "ENJOJTUSB- DJÓO 'FEFSBM EF *OHSFTPT EF &TUBEPT 6OJEPT y se preparó a los asesores fiscales voluntarios con tres declaraciones de impuestos estándar. Apoyos para el estudiante 1. Es un procedimiento ordenado que consiste en reunir datos poblacionales, Florida los estados con base en el atributo “mejor ambiente de negocios”. También se calcularon diversas medidas de localización, como el rango, la varianza yl d i ió tá d it d ibi l i ió l di ió j td b EJEMPLO Ejemplo resuelto )BZ TBMJEBT FO MB BVUPQJTUB * RVF BUSBWJFTB FM FTUBEP EF ,FOUVDLZ " DPOUJOVBDJÓO BQBSFDF MB Tras introducir los conceptos impor- lista de distancias entre salidas (en millas). 1.1 Unidad Académica : Escuela Académico Profesional de Administración. guntas planteadas y del tipo de datos disponibles. r 1SPNVFWF VO EPNJOJP NVDIP NÃT SÃQJEP EF MPT DPODFQUPT RVF TF BCPSEBO FO FM DBQÎUVMP Para mayor información acerca de LearnSmart, contacte a su representante local. Por ejemplo, un estudiode las lunetas M&M arroja los resultados que se muestran en Azul 24%el cuadro de la derecha (www.sensationalcolor.com/color- Verde 20trends/most-popular-color-177/mam-colors.html). El error tipo I también es llamado nivel de confianza 1- , y puede asumir Mediante este pro- DFEJNJFOUP 8JTDPOTJO SFDJCF FM DÓEJHP Z 8ZPNJOH FM 0CTFSWF RVF FM OÙNFSP BTJHOBEP B cada estado sigue siendo un nombre o etiqueta. La distancia que viajan los estudiantes para llegar a clases. Existe una variable dependiente y cuatro variables independientes. Clasificación de las universidades del mundo de Studocu de 2023. ¿Qué hay de nuevo en esta decimosexta edición? &O FTQFDJBM FTUBNPT BHSBEFDJEPT DPO MBT TJHVJFOUFT QFSTPOBT FM QSPGFTPS .BMDPMN (PME EF Avila University, quien revisó el original y las pruebas, así como el manual de soluciones, para verifi-car la precisión de los ejercicios; el profesor José López-Calleja, de Miami Dade College-Kendall,quien elaboró el banco de pruebas; la profesora Vickie Fry, de Westmoreland County CommunityCollege, quien comprobó la exactitud de los ejercicios Connect. 5. 1 *OUSPEVDDJÓO *OUSPEVDDJÓO Medidas de ubicación 46 y1PS RVÊ FTUVEJBS FTUBEÎTUJDB y2VÊ TF FOUJFOEF QPS FTUBEÎTUJDB La media poblacional 46 Tipos de estadística 4 Media muestral 48 Propiedades de la media aritmética 49 Estadística descriptiva 4 Ejercicios 50 Estadística inferencial 4 La mediana 50 Tipos de variables 6 La moda 51 Niveles de medición 7 Ejercicios Datos de nivel nominal 7 Posiciones relativas de la media, la mediana Datos de nivel ordinal 8 y la moda 54 Datos de nivel de intervalo 8 Ejercicios 55 Datos del nivel de razón 9 Solución con software 56 Ejercicios 10 La media ponderada 57 Ética y estadística 11 Ejercicios 58 Aplicaciones de software 11 La media geométrica 58 Resumen del capítulo 12 Ejercicios 60 Ejercicios del capítulo 12 y1PS RVÊ FTUVEJBS MB EJTQFSTJÓO Ejercicios de la base de datos 15 Rango 61 Varianza 612 Descripción de datos: Ejercicios tablas de frecuencias, Varianza de la población 64 distribuciones de frecuencias Desviación estándar de la población 66 y su representación Ejercicios 66 gráfica 16 Varianza muestral y desviación estándar 67 Solución con software 68 *OUSPEVDDJÓO Ejercicios 68 Construcción de una tabla de frecuencias 18 *OUFSQSFUBDJÓO Z VTPT EF MB EFTWJBDJÓO FTUÃOEBS Frecuencias relativas de clase 18 Teorema de Chebyshev 69 Representación gráfica de datos cualitativos 18 La regla empírica 70 Ejercicios 22 Ejercicios 71 $POTUSVDDJÓO EF EJTUSJCVDJPOFT EF GSFDVFODJBT Media y desviación estándar de datos datos cuantitativos 22 agrupados 71 Media aritmética de datos agrupados 71 Distribución de frecuencias relativas 26 Desviación estándar de datos agrupados 72 Ejercicios 27 Ejercicios 74 Representación gráfica de una distribución Ética e informe de resultados 75 de frecuencias 29 Resumen del capítulo 75 Clave de pronunciación 77 Histograma 29 Ejercicios del capítulo 77 1PMÎHPOP EF GSFDVFODJBT Ejercicios de la base de datos 81 Ejercicios %JTUSJCVDJPOFT EF GSFDVFODJB BDVNVMBUJWBT 4 Descripción de datos: Ejercicios presentación y análisis 82 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP *OUSPEVDDJÓO &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT xixxx Contenido%JBHSBNBT EF QVOUPT 99 6 Distribuciones discretas(SÃàDBT EF UBMMP Z IPKBT de probabilidad 154 Ejercicios 88Otras medidas de posición 89 *OUSPEVDDJÓO y2VÊ FT VOB EJTUSJCVDJÓO EF QSPCBCJMJEBE Cuartiles, deciles y percentiles 89 Variables aleatorias 157 Ejercicios 92Diagramas de caja 92 Variable aleatoria discreta 157 Ejercicios 94 Variable aleatoria continua 157Sesgo 95 Media, varianza y desviación estándar de Ejercicios 98 una distribución de probabilidad discreta 158Descripción de la relación entre dos variables Media 158Tablas de contingencia 101 Varianza y desviación estándar 158 Ejercicios 102 Ejercicios 1603FTVNFO EFM DBQÎUVMP Distribución de probabilidad binomial 162Clave de pronunciación 104 y$ÓNP TF DBMDVMB VOB QSPCBCJMJEBE Ejercicios del capítulo 104 CJOPNJBM Ejercicios de la base de datos 109 Tablas de probabilidad binomial 165 Ejercicios 167Repaso de los capítulos 1 a 4 110 Distribuciones de probabilidad binomialProblemas 110 acumulada 168Casos 112 Ejercicios 1695FTU EF QSÃDUJDBT Distribución de probabilidad hipergeométrica 170 Ejercicios 1725 Estudio de los conceptos de %JTUSJCVDJÓO EF QSPCBCJMJEBE EF 1PJTTPO la probabilidad 116 Ejercicios 177 Resumen del capítulo 177*OUSPEVDDJÓO 124 Ejercicios del capítulo 178y2VÊ FT MB QSPCBCJMJEBE &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Enfoques para asignar probabilidades 119 7 Distribuciones de Probabilidad clásica 120 probabilidad continuas 184 Probabilidad empírica 121 Probabilidad subjetiva 122 *OUSPEVDDJÓO Ejercicios La familia de distribuciones de probabilidadReglas de adición para calcular probabilidades uniforme 185 Regla especial de la adición 124 Ejercicios 188 Regla del complemento 126 La familia de distribuciones de probabilidad Regla general de la adición 127 normal 188 Ejercicios 129 Distribución de probabilidad normal estándar 190Reglas de la multiplicación 129 3FHMB FTQFDJBM EF MB NVMUJQMJDBDJÓO Aplicaciones de la distribución normal 3FHMB HFOFSBM EF MB NVMUJQMJDBDJÓO estándar 1915BCMBT EF DPOUJOHFODJB La regla empírica 192 %JBHSBNBT EF ÃSCPM Ejercicios Ejercicios %FUFSNJOBDJÓO EF ÃSFBT CBKP MB DVSWB OPSNBM 5FPSFNB EF #BZFT Ejercicios 196 Ejercicios 141 Ejercicios 198Principios de conteo 142 Ejercicios 200 Fórmula de la multiplicación 142 Aproximación de la distribución normal a 'ÓSNVMB EF MBT QFSNVUBDJPOFT la binomial 201 Fórmula de las combinaciones 145 Factor de corrección de continuidad 202 Ejercicios 146 $ÓNP BQMJDBS FM GBDUPS EF DPSSFDDJÓO Resumen del capítulo 147 Ejercicios 204Clave de pronunciación 148 La familia de distribuciones exponenciales 205Ejercicios del capítulo 148 Ejercicios 208Ejercicios de la base de datos 152Contenido xxiResumen del capítulo 209 Tamaño de la muestra para calcular la proporciónEjercicios del capítulo 210 de una población 269Ejercicios de la base de datos 214 Ejercicios 270 Factor de corrección de una población finita 270Repaso de los capítulos 5 a 7 215 Ejercicios 272Problemas 215 Resumen del capítulo 272Casos 216 &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Test de prácticas 218 Ejercicios de la base de datos 277 Repaso de los capítulos 8 y 9 278 Problemas 2788 Métodos de muestreo y Caso 279 teorema central del Test de prácticas 280 límite 220 10 Pruebas de hipótesis de *OUSPEVDDJÓO una muestra 281 Métodos de muestreo 221 *OUSPEVDDJÓO Razones para muestrear 221 y2VÊ FT VOB IJQÓUFTJT Muestreo aleatorio simple 222 y2VÊ FT MB QSVFCB EF IJQÓUFTJT Muestreo aleatorio sistemático 224 Procedimiento de seis pasos para probar Muestreo aleatorio estratificado 225 VOB IJQÓUFTJT Muestreo por conglomerados 225 Ejercicios 226 1BTP TF FTUBCMFDFO MBT IJQÓUFTJT OVMB H0) “Error” de muestreo 228 y alternativa (H1 Distribución muestral de la media 229 1BTP TF TFMFDDJPOB VO OJWFM EF Ejercicios significancia 284 5FPSFNB DFOUSBM EFM MÎNJUF 1BTP TF JEFOUJàDB FM FTUBEÎTUJDP EF QSVFCB Ejercicios 1BTP TF GPSNVMB MB SFHMB EF EFDJTJÓO 6TP EF MB EJTUSJCVDJÓO NVFTUSBM EF MB NFEJB 1BTP TF UPNB VOB NVFTUSB Z TF EFDJEF Ejercicios 242 1BTP TF JOUFSQSFUB FM SFTVMUBEP Resumen del capítulo 242 Pruebas de significancia de una y dos colas 287 $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO 1SVFCBT EF MB NFEJB EF VOB QPCMBDJÓO TF DPOPDF MB &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP desviación estándar poblacional 289 Ejercicios de la base de datos 248 Prueba de dos colas 289 Prueba de una cola 2919 Estimación e intervalos Valor p en la prueba de hipótesis 292 de confianza 249 Ejercicios 1SVFCB EF MB NFEJB QPCMBDJPOBM EFTWJBDJÓO FTUÃOEBS *OUSPEVDDJÓO de la población desconocida 294 Estimadores puntuales e intervalos de confianza Ejercicios 298 de una media 250 Solución con software 299 *OUFSWBMPT EF DPOàBO[B EF VOB NFEJB Ejercicios poblacional 251 &SSPS UJQP ** Ejercicios Desviación estándar de la población conocida 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP (s) 251 $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO Simulación por computadora 255 &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Ejercicios 257 &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Desviación estándar poblacional s desconocida 258 11 Pruebas de hipótesis de Ejercicios dos muestras 310 *OUFSWBMP EF DPOàBO[B EF VOB QSPQPSDJÓO Ejercicios 266 *OUSPEVDDJÓO Elección del tamaño adecuado de una muestra 267 1SVFCBT EF IJQÓUFTJT EF EPT NVFTUSBT NVFTUSBT Tamaño de la muestra para calcular JOEFQFOEJFOUFT una media poblacional 268xxii Contenido Ejercicios Prueba de la importancia del coeficiente Comparación de medias poblacionales con EF DPSSFMBDJÓO EFTWJBDJPOFT FTUÃOEBS EFTDPOPDJEBT Ejercicios "OÃMJTJT EF SFHSFTJÓO 1SVFCB EF EPT NVFTUSBT BHSVQBEBT 1SJODJQJP EF MPT NÎOJNPT DVBESBEPT Ejercicios 5SB[P EF MB SFDUB EF SFHSFTJÓO Ejercicios Medias poblacionales con desviaciones 1SPCBS MB TJHOJàDBODJB EF MB QFOEJFOUF FTUÃOEBS EFTJHVBMFT Ejercicios 401 Ejercicios Evaluación de la capacidad predictora de 1SVFCBT EF IJQÓUFTJT EF EPT NVFTUSBT una ecuación de regresión 401 NVFTUSBT EFQFOEJFOUFT Error estándar de estimación 401 Comparación de muestras dependientes El coeficiente de determinación 402 F JOEFQFOEJFOUFT Ejercicios Ejercicios Relaciones entre el coeficiente de correlación, 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP el coeficiente de determinación y el error $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO FTUÃOEBS EF FTUJNBDJÓO &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Ejercicios 405 &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Estimaciones de intervalo de predicción 405 Suposiciones subyacentes a la regresión12 Análisis de la varianza 338 lineal 405 Construcción de intervalos de confianza y *OUSPEVDDJÓO de predicción 406 $PNQBSBDJÓO EF EPT WBSJBO[BT QPCMBDJPOBMFT Ejercicios 409 Transformación de datos 409 Distribución F Ejercicios 412 $PNQBSBDJÓO EF EPT WBSJBO[BT QPCMBDJPOBMFT Resumen del capítulo 412 Ejercicios Clave de pronunciación 414 "/07" BOÃMJTJT EF MB WBSJBO[B Ejercicios del capítulo 414 Suposiciones en el análisis de la varianza &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT "/07" -B QSVFCB "/07" 14 Análisis de regresión Ejercicios múltiple 424 *OGFSFODJBT TPCSF QBSFT EF NFEJBT EF USBUBNJFOUP Ejercicios *OUSPEVDDJÓO "OÃMJTJT EF MB WBSJBO[B EF EPT WÎBT Análisis de regresión múltiple 425 Ejercicios Ejercicios 428 "/07" EF EPT WÎBT DPO JOUFSBDDJÓO Evaluación de una ecuación de regresión (SÃàDBT EF JOUFSBDDJÓO múltiple 429 1SVFCB EF JOUFSBDDJÓO 1SVFCB EF IJQÓUFTJT QBSB EFUFDUBS JOUFSBDDJÓO -B UBCMB "/07" Ejercicios &SSPS FTUÃOEBS EF FTUJNBDJÓO NÙMUJQMF 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP $PFàDJFOUF EF EFUFSNJOBDJÓO NÙMUJQMF $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO $PFàDJFOUF EF EFUFSNJOBDJÓO BKVTUBEP &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP Ejercicios &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT *OGFSFODJBT FO MB SFHSFTJÓO MJOFBM NÙMUJQMF 1SVFCB HMPCBM QSVFCB EFM NPEFMP EF SFHSFTJÓO 3FQBTP EF MPT DBQÎUVMPT B NÙMUJQMF 1SPCMFNBT Evaluación de los coeficientes de regresión $BTPT JOEJWJEVBMFT 5FTU EF QSÃDUJDBT Ejercicios Evaluación de las suposiciones de la regresión13 Regresión lineal y múltiple 440 correlación 380 Relación lineal 441 La variación de los residuos es igual en el caso *OUSPEVDDJÓO de valores grandes y pequeños de yˆ 442 y2VÊ FT FM BOÃMJTJT EF DPSSFMBDJÓO $PFàDJFOUF EF DPSSFMBDJÓO EjerciciosContenido xxiii Distribución de los residuos 442 Ejercicios 509 .VMUJDPMJOFBMJEBE Uso de la aproximación normal a la binomial 510 Observaciones independientes 445 Variables independientes cualitativas 445 Ejercicios 511 Modelos de regresión con interacción 447 Prueba de hipótesis acerca de una mediana 512 Regresión por pasos 449 Ejercicios Ejercicios 451 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para 3FQBTP EF MB SFHSFTJÓO NÙMUJQMF muestras dependientes 514 Resumen del capítulo 458 Ejercicios 517 Clave de pronunciación 459 Prueba de Wilcoxon de la suma de rangos de Ejercicios del capítulo 459 muestras independientes 518 Ejercicios de la base de datos 468 Ejercicios 520 Prueba de Kruskal-Wallis análisis de la varianza por 3FQBTP EF MPT DBQÎUVMPT Z rangos 521 Problemas 470 Ejercicios 525 Casos 471 Correlación por orden de rango 526 Test de prácticas 472 Prueba de significancia de rs 52815 Métodos no paramétricos: Ejercicios 529 pruebas de nivel 3FTVNFO EFM DBQÎUVMP nominal 474 $MBWF EF QSPOVODJBDJÓO &KFSDJDJPT EFM DBQÎUVMP *OUSPEVDDJÓO &KFSDJDJPT EF MB CBTF EF EBUPT Probar una hipótesis de una proporción de una población 475 3FQBTP EF MPT DBQÎUVMPT Z Ejercicios 478 1SPCMFNBT Prueba de proporciones de dos muestras 478 $BTPT Ejercicios 481 5FTU EF QSÃDUJDBT 1SVFCB EF CPOEBE EF BKVTUF DPNQBSBDJÓO EF MBT distribuciones de frecuencias observada y 17 Números índices 539 esperada 482 *OUSPEVDDJÓO Prueba de hipótesis de frecuencias iguales Números índices simples 540 FTQFSBEBT Ejercicios 486 y1PS RVÊ DPOWFSUJS EBUPT FO ÎOEJDFT Prueba de hipótesis de frecuencias esperadas &MBCPSBDJÓO EF OÙNFSPT ÎOEJDFT desiguales 488 Ejercicios 544 Limitaciones de ji cuadrada 489 ±OEJDFT OP QPOEFSBEPT Ejercicios 490 Promedio simple de los índices de precios 545 Prueba de hipótesis de que la distribución es ±OEJDF BHSFHBEP TJNQMF normal 491 ±OEJDFT QPOEFSBEPT Ejercicios 494 ±OEJDF EF QSFDJPT EF -BTQFZSFT Análisis de tablas de contingencia 494 ±OEJDF EF QSFDJPT EF 1BBTDIF Ejercicios 497 ±OEJDF JEFBM EF 'JTIFS Resumen del capítulo 498 Ejercicios 549 Clave de pronunciación 499 ±OEJDF EF WBMPSFT Ejercicios del capítulo 499 Ejercicios 551 Ejercicios de la base de datos 504 ±OEJDFT QBSB QSPQÓTJUPT FTQFDJBMFT ±OEJDF EF 1SFDJPT BM $POTVNJEPS 16 Métodos no paramétricos: ±OEJDF EF 1SFDJPT BM 1SPEVDUPS análisis de datos 1SPNFEJP *OEVTUSJBM %PX +POFT ordinales 505 Ejercicios 555 ±OEJDF EF QSFDJPT BM DPOTVNJEPS *OUSPEVDDJÓO $BTPT FTQFDJBMFT EFM *1$ Prueba de los signos 506 Cambio de base 559 Ejercicios 561 Resumen del capítulo 561 Ejercicios del capítulo 562 Ejercicios de la base de datos 566xxiv Contenido Ejercicios 619 619 Diagramas de control de atributos18 Series de tiempo y proyección 567 Diagramas p 620 Diagrama de líneas c *OUSPEVDDJÓO Ejercicios 624 Componentes de una serie de tiempo 568 Muestreo de aceptación 624 Ejercicios 627 Tendencia secular 568 Resumen del capítulo 627 Variación cíclica 569 Clave de pronunciación 628 Variación estacional 569 Ejercicios del capítulo 629 Variación irregular 570 Promedio móvil 570 20 Introducción 1SPNFEJP NÓWJM QPOEFSBEP a la teoría Ejercicios 576 de decisiones Tendencia lineal 576 Método de los mínimos cuadrados 577 &O FM TJUJP XFC www.mhhe.com/uni/lind_ae16e) Ejercicios 579 Tendencias no lineales 579 *OUSPEVDDJÓO Ejercicios 581 Elementos de una decisión Variación estacional 581 Toma de decisiones en condiciones de incertidumbre Determinación de un índice estacional 582 Ejercicios 587 Tabla de pagos Datos desestacionalizados 587 Pagos esperados Uso de datos desestacionalizados para Ejercicios proyección 588 Pérdida de oportunidad Ejercicios 590 Ejercicios El estadístico de Durbin-Watson 590 Pérdida de oportunidad esperada Ejercicios 594 Ejercicios Resumen del capítulo 594 Estrategias maxi-min, maxi-max y mini-max Ejercicios del capítulo 595 de arrepentimiento Ejercicios de la base de datos 602 Valor de la información perfecta Análisis de sensibilidad Repaso de los capítulos 17 y 18 602 Ejercicios 1SPCMFNBT Árboles de decisión 5FTU EF QSÃDUJDBT Resumen del capítulo Ejercicios del capítulo19 Control estadístico del proceso y administración Apéndices 633 de calidad 605 Apéndice A: Conjunto de datos *OUSPEVDDJÓO 617 Apéndice B: Tablas 642Breve historia del control de calidad 606 Apéndice C: Comandos de software 659 Apéndice D: Respuestas a los ejercicios impares Six Sigma 608 de cada capítulo, ejercicios de revisiónFuentes de variación 609 y soluciones a los test de práctica 668Diagramas de diagnóstico 609 Apéndice E: Respuestas a las autoevaluaciones 709 Diagramas de Pareto 610 Glosario 721 Diagramas de esqueleto de pez 611 Ejercicios 612 Créditos fotográficos 726Objetivo y tipos de diagramas de control deDBMJEBE Índice analítico 727 %JBHSBNBT EF DPOUSPM EF WBSJBCMFT Diagrama de rangos 616Situaciones de bajo control y fuera de control¿Qué es la estadística?

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