Libros gratis en formato PDF para el estudiante Universitario

jueves, 27 de febrero de 2020

Estadística para todos – Eva Romero Ramos

Análisis de datos: estadística descriptiva, teoría de la probabilidad e inferencia

La estadística puede definirse como un conjunto de herramientas matemáticas que se utilizan para explicar el comportamiento de determinados fenómenos del mundo real.

En el contexto de las ciencias sociales, la estadística proporciona al investigador una serie de herramientas matemáticas que le permitirán explicar el comportamiento del ser humano como ente individual, pero también como parte de la sociedad.

El proceso comienza con el planteamiento del problema a resolver y la recogida de la información, que posteriormente se organizará y analizará para obtener resultados que puedan ser extrapolables a toda la población objeto de estudio. Finalmente, los resultados obtenidos pueden ser utilizados para tomar decisiones en ambientes de incertidumbre.

Se trata de una ciencia de la que hacen uso casi todas las demás ciencias, pues en la mayoría se trabaja con datos de una u otra naturaleza y resulta de interés obtener resultados y conclusiones objetivas de los mismos. Podemos decir entonces que hacen uso de las herramientas estadísticas ciencias como la medicina, el mar­keting, la ingeniería, las finanzas, la sociología…

Podemos dividir a la estadística en tres grandes ramas bien diferenciadas: la estadística descriptiva, la probabilidad y la inferencia.

La estadística descriptiva incluye herramientas que permiten organizar los datos de una muestra y obtener información a partir de los mismos. Esta parte de la estadística se centra únicamente en el análisis de la muestra y la información contenida en ésta, y no ofrece la posibilidad de obtener ningún tipo de conclusión sobre la población en estudio. Sin embargo, todo análisis estadístico debe comenzar haciendo uso de la estadística descriptiva.

La teoría de la probabilidad es la parte de la estadística que nos ofrece los modelos matemáticos que podemos utilizar para modelizar los datos obtenidos. Una vez obtenida la muestra y analizada la información que recoge, el siguiente paso es tratar de adaptarle alguno de los modelos matemáticos teóricos que nos ofrece la teoría de la probabilidad. De este modo podremos extrapolar las conclusiones obtenidas para la muestra a toda la población en estudio.

La inferencia es la parte de la estadística que estudia las herramientas matemáticas para realizar correctamente este proceso, por el cual seleccionamos un modelo matemático e intentamos hacer uso del mismo para, a partir de los datos muestrales, obtener conclusiones aplicables a toda la población.

Como podemos ver, estas tres partes en las que dividimos la estadística están estrechamente relacionadas. La estadística descriptiva analiza la muestra, la teoría de la probabilidad estudia los modelos probabilísticos aplicables a las distintas situaciones y, finalmente, la inferencia nos ayuda a ajustar estos modelos a la muestra de un modo adecuado y obtener conclusiones poblacionales.

Así, un análisis estadístico que se precie hará sin duda uso de las tres, llevándonos a partir de los datos de la muestra a la información poblacional que sea de nuestro interés.

Contenido:

Prólogo
Introducción

PARTE PRIMERA. Estadística descriptiva
1. Introducción a la estadística
2. Distribuciones de frecuencias
3. Medidas de posición
4. Medidas de dispersión
5. Medidas de forma
6. Distribuciones bidimensionales

PARTE SEGUNDA. Probabilidad
7. Experimentos aleatorios y probabilidad
8. Variable aleatoria
9. Variable aleatoria discreta
10. Algunas distribuciones de probabilidad discretas
11. Variable aleatoria continua
12. Algunas distribuciones de probabilidad continuas

PARTE TERCERA. Inferencia
13. Introducción a la inferencia
14. La estimación por intervalos
15. Los contrastes de hipótesis

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viernes, 21 de febrero de 2020

Introducción al análisis matemático de una variable, 2da Edición – Robert G. Bartle


El estudio del análisis real es de enorme valor para cualquier estudiante que quiera llegar más allá del manejo rutinario de fórmulas para resolver problemas comunes, ya que la capacidad para aplicar el pensamiento deductivo y analizar ejemplos complicados resulta esencial para modificar y extrapolar los conceptos a nuevos contextos. Además, los conceptos torales de límite y continuidad del análisis real desempeñan un papel crucial en muchas áreas de la matemática y de sus aplicaciones. De hecho, la matemática se ha convertido en una herramienta indispensable en muchos campos, incluyendo la economía y las ciencias de la administración, así como las ciencias físicas, la ingeniería y la ciencia de las computadoras, y el análisis real es uno de los pilares fundamentales de la matemática. Nuestra meta es ofrecer un libro de texto accesible para los estudiantes de estos campos que avance de manera gradual en los conceptos y las técnicas básicas del análisis real. A pesar de los múltiples retos que plantea, el análisis real demuestra su valor en el trabajo posterior dentro de la matemática y sus aplicaciones. Se restringe la atención aquí a las funciones de una variable; se remite a los lectores que deseen estudiar funciones de varias variables al libro Introducción al análisis matemático de Robert G. Bartle, publicado también por Editorial Limusa.

Contenido:
Capítulo 1. Preliminares
Capítulo 2. Los números reales
Capítulo 3. Secesiones
Capítulo 4. Límites
Capítulo 5. Funciones continuas
Capítulo 6. Derivación
Capítulo 7. La integral de Riemann
Capítulo 8. Sucesiones de funciones
Capítulo 9. Series infinitas
Capítulo 10. La topología de R

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Introducción a las técnicas de muestreo – José Boza Chirino


¿Cómo puedo seleccionar una muestra para hacer un estudio en ciencias sociales?
¿Qué técnica muestral debo usar?
¿Qué errores puedo cometer cuando selecciono una muestra?

De una forma sencilla y rápida, este libro responde a estas cuestiones a todos aquellos interesados en los métodos más comunes dentro de las técnicas de muestreo, si bien para su lectura son recomendables los conocimientos básicos de la Estadística Descriptiva, del Cálculo de Probabilidades y de la Estadística Inferencial.

La Inferencia Estadística realiza estimaciones de parámetros o valores poblacionales con la información contenida en una muestra o subconjunto de indivi­duos de una población. Para la selección de los individuos que formarán la muestra, dependiendo de determinadas características, se pueden utilizar diferen­tes técnicas muestrales, y con la selección de la técnica adecuada se obtendrán estimaciones más precisas. En este sentido, el objetivo de esta obra es la descrip­ción de la teoría y la práctica de los métodos básicos de muestreo (para seleccio­nar una muestra) que están basados en el muestreo sin reposición. Para ello, el libro se ha diseñado pensando en su fácil manejo, incluyendo solamente las for­mulaciones necesarias y profundizando en aquellos conceptos propios de la com­binatoria, el cálculo diferencial, las distribuciones de frecuencias, la probabilidad o la estimación puntual y por intervalo.

Las técnicas que se estudiarán en cada método de muestreo pretenden estimar las características de una población objetivo a través del conocimiento de los valores medios, los totales de clase o las proporciones correspondientes a variables aleatorias continuas o discretas, con un límite para el error de estimación en cada una de ellas. De esta forma, será posible estimar el total de activos de una empresa, la proporción de votantes que están a favor de cierto candidato o el número promedio de personas que asistieron a un parque temático, entre otras casuísticas.

Esta obra constituye un excelente aporte para el ámbito universitario y no universitario, alumnos y docentes, y para aquellos profesionales que requieran del aprendizaje de las herramientas propias de la Teoría de Muestras, suminis­trando una base sólida que les habilitará para el uso adecuado de los modelos básicos de muestreo.

Para lograr este objetivo, el contenido del libro gira en torno a los tipos de muestreo más generales y fundamentales, estructurándose en siete capítulos con las siguientes características y contenido.

Contenido:
Prólogo
1. Introducción al muestreo
2. Muestreo aleatorio simple
3. Muestreo aleatorio estratificado
4. Muestreo sistemático
5. Muestreo por conglomerados
6. Muestreo por conglomerados en dos etapas
7. Temas complementarios en el muestreo

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Precálculo: Matemáticas para el cálculo, 6ta Edición – James Stewart


¿Qué necesitan saber realmente los estudiantes para estar preparados para el cálculo? ¿Qué herramientas necesitan realmente los profesores para ayudar a sus alumnos a prepararse para el cálculo? Estas dos preguntas han motivado la escritura de este libro.

Para estar preparado para el cálculo, un estudiante necesita no sólo de conocimientos técnicos sino también de una clara comprensión de conceptos. De hecho, la comprensión conceptual y los conocimientos técnicos van de la mano y se refuerzan entre sí. Un estudiante también necesita valorar el poder y la utilidad de las matemáticas para modelar el mundo real. Todos los temas de este libro de texto están destinados a promover estos objetivos.

Al escribir esta Sexta Edición, nuestro propósito es mejorar aún más la utilidad del libro como herramienta de instrucción para profesores y como herramienta de aprendizaje para estudiantes. Hay varios cambios importantes en esta edición, incluyendo una reestructura­ción de cada uno de los conjuntos de ejercicios para alinear mejor los ejercicios con los ejemplos de cada sección. En esta sección cada conjunto de ejercicios empieza con Ejercicios conceptuales, que estimulan a estudiantes a trabajar con conceptos básicos y usar apropiadamente vocabulario matemático. Varios capítulos han sido reorganizados y reescri­tos (como se describe a continuación) para enfocar más la exposición en los conceptos principales; hemos agregado un nuevo capítulo sobre vectores en dos y tres dimensiones. En todos estos cambios, así como en otros muchos (pequeños y grandes), hemos retenido el contenido principal que ha contribuido al éxito de este libro.

Contenido:

Prefacio
Al estudiante
Prólogo: Principios de resolución de problemas
Capítulo 1. Fundamentos
Capítulo 2. Funciones
Capítulo 3. Funciones polinomiales y racionales
Capítulo 4. Funciones exponenciales y logarítmicas
Capítulo 5. Funciones trigonométricas: Método de la circunferencia unitaria
Capítulo 6. Funciones trigonométricas: Método del triángulo rectángulo
Capítulo 7. Trigonometría analítica
Capítulo 8. Coordenadas polares y ecuaciones paramétricas
Capítulo 9. Vectores en dos y tres dimensiones
Capítulo 10. Sistemas de ecuaciones y desigualdades
Capítulo 11. Secciones cónicas
Capítulo 12. Sucesiones y series
Capítulo 13. Límites: Una mirada previa al cálculo
Apéndice: Cálculos y cifras significativas

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Theory of Statistics - James E. Gentle


This book is directed toward students for whom mathematical statistics is or will become an important part of their lives. Obviously, such students should be able to work through the details of 'hard' proofs and derivations. In addition, students at this level should acquire, or begin acquiring, a deep appreciation for the field, including its historical development and its relation to other areas of mathematics and science generally.

It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distribution theory; and modern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap.

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martes, 11 de febrero de 2020

Análisis matemático I Cálculo diferencial - Moisés Lázaro Carrión


El libro contiene: Derivadas, Curvas Planas, Ecuaciones paramétricas, Derivadas parciales, derivación implícita, aplicaciones de la derivada, diferenciales, la derivada de la función inversa y polinomio de Taylor.

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lunes, 10 de febrero de 2020

Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa, 5ta Edición

Resumen de contenido: Los Modelos y su Construcción (Introducción a la construcción de Modelos, Construcción de modelos en hojas de cálculo electrónicas), Optimización (optimización lineal, programacion lineal, optimizacion con enteros, optimización no lineal, toma de decisiones con objetivos múltiples y heurística), Modelos Probabilísticos (análisis de decisiones, simulaciones, colas de espera, pronósticos, administración de proyectos)

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Control estadístico de la calidad y Seis Sigma - Humberto Gutiérrez Pulido

Contenido: Conceptos básicos de la calidad y la productividad, Capacidad de procesos I: Estadística descriptiva, Introducción a la probabilidad, Elementos de inferencia estadística, Índices de capacidad, métricas Seis Sigma y análisis de tolerancias, Herramientas básicas para Seis Sigma, Cartas de control para variables, Cartas de control para atributos, Cartas CUSUM, EWMA y ARIMA, Estado de un proceso: capacidad y estabilidad, Calidad de mediciones (repetibilidad y reproducibilidad), Muestreo de aceptación, Confiabilidad, Análisis de modo y efecto de las fallas (AMEF), Estrategia Seis Sigma, Ejemplo de proyecto Seis Sigma.

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