Ejercicios de estadística aplicada

La aplicación de los potentes métodos estadísticos requiere de unas suposiciones, tales como la normalidad, que no siempre verifican los datos. Ésta es una de las razones de la presencia habitual de datos anómalos entre las observaciones muestrales. En estos casos es necesario emplear métodos estadísticos robustos, propósito de este libro, el primero escrito en español en el que se estudian estos métodos. (Fuente: UNED).

101 enigmas que pondrán a prueba tus conocimientos matemáticos, capacidad de observación y rapidez mental. ¿A qué esperas? Por Profesor10demates, uno de los profesores de matemáticas más populares en Youtube. El castillo de la Encina, en la ciudad de las Tres Torres y los Dos Puentes, acoge a jóvenes sabuesos de todo el mundo en las Olimpiadas Mate-detectivescas, y los Newtonianos necesitarán tu ayuda para descubrir el secreto que oculta un antiguo artilugio llamado críptex. Para ello, tendrás que unirte a los detectives Carlota, Javi y Valeria y resolver todo tipo de retos y...

El propósito de este texto es mostrar cómo algunos conceptos matemáticos, como fracción, porcentaje, medias aritméticas y variación porcentual, se aplican en situaciones de la vida cotidiana. La mayoría de ellos se aborda con más de un sistema de representación y, en lo posible, algunos problemas implican la reversibilidad de las operaciones.

El análisis logarítmico lineal es una técnica estadística multivariada que se aplica a variables nominales o categoriales. A partir de una tabla de contingencia multidimensional, que expresa las frecuencias obtenidas para todas las posibles combinaciones de categorías de las variables, los datos pueden ser sintetizados mediante un modelo logarítmico lineal que incluya los parámetros (de efectos principales o de interacción) que resulten significativos. Esta técnica supone un avance frente a las clásicas medidas de asociación bivariadas, como chi-cuadrado, ya que permite la...

El contenido de este libro incorpora, por un lado, aspectos de la descomposición de series temporales en componentes de tendencia, estacionalidad e irregular y, por otro, desarrolla la metodología Box-Jenkins de series temporales incluyendo modelos ARIMA y funciones de transferencia. Se presentan aplicaciones de interés en el área cuantitativa de la investigación de mercados y el mundo empresarial. Introducción Descomposición de series temporales Modelización y predicción de series temporales: aplicaciones en el Marketing Alisados o smoothing Funciones de transferencia Bibliografía