2010 Levin Estadistica Para Administracion y Economia

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8.6 Prueba de hipótesis para proporciones: muestras grandes 3418.7 Pruebas de hipótesis de medias cuando no se conoce la desviaciónestándar de la población 347Estadística en el trabajo 351Ejercicio de base de datos computacional 351Del libro de texto al mundo real 352Términos introducidos en el capítulo 8 353Ejercicios de repaso 353Capítulo 9Prueba de hipótesis:Pruebas de dos muestras 3599.1 Prueba de hipótesis para diferencias entre medias y proporciones 3609.2 Pruebas para diferencias entre medias: muestras grandes 3629.3 Pruebas para diferencias entre medias: muestras pequeñas 3669.4 Prueba de diferencias entre medias con muestras dependientes 3729.5 Pruebas para diferencias entre proporciones: muestras grandes 3789.6 Valor P: otra manera de ver las pruebas de hipótesis 3869.7 Uso de computadoras para las pruebas de hipótesis 390Estadística en el trabajo 392Ejercicio de base de datos computacional 392Del libro de texto al mundo real 394Términos introducidos en el capítulo 9 395Ecuaciones introducidas en el capítulo 9 395Ejercicios de repaso 396Capítulo 10 Calidad y control de la calidad 40310.1 Introducción 40410.2 Control estadístico de procesos 40610.3 Gráficas x : gráficas de control para medias de procesos 40710.4 Gráficas R:gráficas de control para variabilidad de procesos 41710.5 Gráficas p: diagramas de control para atributos 42210.6 Administración con vistas a la calidad total 42810.7 Muestreo de aceptación 433Estadística en el trabajo 438Ejercicio de base de datos computacional 438Del libro de texto al mundo real 440Términos introducidos en el capítulo 10 441Ecuaciones introducidas en el capítulo 10 442Ejercicios de repaso 443viiiContenido
Capítulo 11 Ji-cuadrada y análisis de varianza 44711.1 Introducción 44811.2 Ji-cuadrada como prueba de independencia 44911.3 Ji-cuadrada como prueba de bondad de ajuste: prueba de lo apropiadode una distribución 46211.4 Análisis de varianza 46811.5 Inferencias acerca de una varianza de población 48411.6 Inferencias acerca de las varianzas de dos poblaciones 489Estadística en el trabajo 496Ejercicio de base de datos computacional 496Del libro de texto al mundo real 498Términos introducidos en el capítulo 11 498Ecuaciones introducidas en el capítulo 11 499Ejercicios de repaso 501Capítulo 12 Regresión simple y correlación 50912.1 Introducción 51012.2 Estimación mediante la recta de regresión 51612.3 Análisis de correlación 53512.4 Inferencias sobre parámetros de población 54512.5 Uso del análisis de regresión y correlación: limitaciones, erroresy advertencias 551Estadística en el trabajo 553Ejercicio de base de datos computacional 553Del libro de texto al mundo real 554Términos introducidos en el capítulo 12 555Ecuaciones introducidas en el capítulo 12 555Ejercicios de repaso 557Capítulo 13 Regresión múltiple y modelado 56513.1 Análisis de regresión múltiple y correlación 56613.2 Deducción de la ecuación de regresión múltiple 56713.3 La computadora y la regresión múltiple 57413.4 Inferencias sobre parámetros de población 58213.5 Técnicas de modelado 595Estadística en el trabajo 608Ejercicio de base de datos computacional 609Del libro de texto al mundo real 609Términos introducidos en el capítulo 13 610Ecuaciones introducidas en el capítulo 13 611Ejercicios de repaso 612Contenidoix
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Estadística en el trabajoLoveland
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Hal Rodgers y con el ambiente posit
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● Ecuaciones introducidas en el c
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go postal que las oficinas de la re
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¿Como presentaría estos datos par
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SUGERENCIASYSUPOSICIONESLa media (o
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Aunque en términos técnicos Dave
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Lo mediana no seve distorsionada po
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Un método mássencillo3. Determine
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Aplicaciones■ 3-30 La empresa Mer
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3.6 Una medida final de tendenciace
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ModaModaFIGURA 3-7Distribuciónbimo
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Usos de las medidasde dispersiónUs
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3.9 Dispersión: medidas de desviac
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Tabla 3-19 Media Desviación Desvia
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Cálculo de lavarianza y de ladesvi
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Tabla 3-21 Observación Media(x) (x
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El director de la película quiere
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to no es cierto para los pacientes
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A primera vista, parece que el téc
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Estadística descriptivaVariable ME
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■ 3-81 La compañía Wyatt Seed v
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4567891080 1 71 3 6 6 71 2 2 3 6 8
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Gráfica de caja con caracteresUT89
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Repaso del capítulo● Términos i
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Esta fórmula nos permite encontrar
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Número deNúmero deCambio de preci
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los cultivadores. La empresa puede
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Los jugadores han utilizado el cál
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Lista colectivamenteexhaustivaCuand
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Luego, utilizando términos formale
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Uso delplanteamientosubjetivoEA 4-3
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Aplicaciones■ 4-14 A continuació
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Diagramas de VennProbabilidad de un
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mos sacar una as de corazones. En c
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Resultados posibles = 60 P(A) =AB42
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Imagine que tenemos una moneda que
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Lanzamiento 1 Lanzamiento 2 Lanzami
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Probabilidadcondicional de eventosi
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■ 4-30 Cuando fallan las compuert
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GrisesDe color2 bolas grises y con
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Ejemplo 4 Calcule P(C | S) y P(G |
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EA 4-10 M/W ladrón es hombre/muje
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Búsqueda de unanueva estimaciónpo
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Después de realizar el cálculo de
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• que se presenten juntos un ince
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“Entonces deja que los trabajador
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8. ¿Cuál es la frecuencia relativ
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b) Lloverá en 80% del área en la
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El Departamento define como contami
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■ 4-74 El caricaturista Barry Blu
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ciones a la vacuna, 0.05% morirá.
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Las máquinas de rellenado modernas
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0.40.3Probabilidad0.2FIGURA 5-20.1D
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Creación de unadistribución depro
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Tabla 5-5 Valores posibles de la Pr
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Obsolescenciay pérdidas deoportuni
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de decisiones (un uso más amplio d
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Definición de probabilidadcaracter
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Uso de la fórmulapara calcular la
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n = 5, p = 0.1r Probabilidad0 0.590
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babilidades desde 0 (la parte super
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EA 5-6 a) n 10, p 0.30, P(r 4)
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Uso de estosresultadosConstrucción
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0.0842 (Probabilidad de tener 2 acc
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subcomité del Congreso le ha respo
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Importancia de losdos parámetros q
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Distribución ADistribución Bm = 1
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FIGURA 5-17m = 500 horass = 100 hor
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50 1 00 0.5 desviación estándarEn
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En ocasiones, ladistribución norma
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a) Encuentre la media de la distrib
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d) np 51(0.42) 21.42 npq 51(
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Distribución de probabilidad norma
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b) Si cada libra de lana genera $5
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a) Calcule la media y la desviació
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1) Exactamente cinco sufrieran un r
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Aunque en Estados Unidos hay más d
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deo realizado, alrededor del 93% de
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Comparación delmuestreo estratific
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las comunidades separadas en sustra
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tica sería asegurar que todas las
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llas llenas y encontró que la medi
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Función de distribucionesde muestr
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mente distribuidas con una media de
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El incremento en eltamaño de muest
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[6-1]x n $2 ,00030 $ 2,0005.477 $
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e) Si en la muestra se encuentra qu
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Cómo encontrar elerror estándar d
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Conceptos básicosb) ¿Qué tan gra
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cios $5,249/ x . Si la señorita J
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Como parte del proceso de asignar e
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SUGERENCIASYSUPOSICIONESDejando de
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Búsqueda del errorprobable de esta
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Definición de nivelde confianzadel
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Aplicaciones■ 7-29 La enfermera d
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FIGURA 7-3Distribuciónnormaly dist
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Como primer paso para resolver este
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SUGERENCIASYSUPOSICIONESEl concepto
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Empezamos a resolver este problema
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Conceptos básicos■ 7-51 Si la de
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de las órdenes de compra hechas de
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60Distribución de Poisson(número
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Tabla MR7-1 Nombre del fondo VAN PO
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capítulo8PRUEBADE HIPÓTESIS:PRUEB
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Proyección excesivaCondiciones dep
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FIGURA 8-1Probabilidad deque x difi
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consideraremos tres hipótesis alte
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Interpretación de losvalores de 1
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Soluciones a los ejercicios de auto
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pz p H 0 pPaso 4: Bosqueje ladistr
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Región de aceptaciónAcepte H 0 si
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Uso de la tabla t parapruebas de un
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Estadística en el trabajoLoveland
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pótesis. La caída comparativament
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Tabla MR8-1 Nombre del título Desc
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Un fabricante de computadoras perso
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Cómo estimar elerror estándar de
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(xComo el valor observado t B A x
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X 140/10 14 Y 70.0/10 7.0XY nX
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12.4 Inferencias sobre parámetrosd
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lliamsen. Estas encuestas, que clas
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PrecioPorcentaje Volumen promedioCo
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de hoteles, o los costos de hoteles
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13.1 Análisis de regresión múlti
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Tabla 13-1 X 1 X 2 YHoras de trabaj
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Tabla 13-2 Y X 1 X 2 X 1 Y X 2 Y X
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■ 13-9 Dado el siguiente conjunto
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EA 13-2 a) En este problema, Y ren
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que 100 horas adicionales dedicadas
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Ejercicios 13.3Ejercicios de autoev
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Se recolectaron datos correspondien
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a) Utilice cualquier paquete de sof
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FIGURA 13-2Salida de Minitab(figura
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FIGURA 13-3Uso de “p” paradeter
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FIGURA 13-5Salida de Minitab:análi
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FIGURA 13-7Regresión de lasventas
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AplicacionesVentas (dólares) Promo
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■ 13-30R 2 0.7452SCE 125.4n 18
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A continuación bosquejamos el aná
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Tabla 13-6Datos de entrada parauna
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Observación de unpatrón en los re
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FIGURA 13-18Ajuste de unarecta a lo
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Transformaciónde variablesEn nuest
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Conceptos básicos■ 13-31■ 13-3
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b) H 0 : B GÉNERO 0 H 1 : B GÉNE
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Problemas de negocios y datos Antes
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■ 13-9 t c t o t cPara probar s
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■ 13-41Análisis de varianzaFUENT
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Peso (onzas) Superficie (pies cuadr
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Tasas deimpuestosIngreso por imp.Pr
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InventarioPorcentaje deAño (miles
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Aun cuando el efecto de la contamin
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Ejercicios 14.1Conceptos básicos
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Valor críticoz = -1.96Valor críti
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■ 14-8 Use la prueba de los signo
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EA 14-2 Antes 7.0 6.0 5.4 5.9 3.9 5
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Tabla 14-5 Plantel A Rango Plantel
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FIGURA 14-4Prueba dehipótesis de d
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FIGURA 14-5Prueba deKruskal-Wallisa
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■ 14-19¿Puede concluir la compa
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14.4 Prueba de corridas de unasola
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Prueba de las hipótesisEn la prueb
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■ 14-27■ 14-28■ 14-29■ 14-3
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Los valores críticos de z son ±1.
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de cada pareja de observaciones, en
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FIGURA 14-8Prueba dehipótesis de d
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FIGURA 14-9Prueba dehipótesis de c
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■ 14-38■ 14-39■ 14-40■ 14-4
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Tabla 14-14Frecuencias acumuladasob
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Ejercicios 14.6Ejercicios de autoev
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miento en disco—, podemos hacerlo
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Repaso del capítulo● Términos i
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b) ¿Los resultados de su prueba di
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Comparación de tiempo de publicida
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Número de turnos durante los cuale
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Temperaturapolar (°F)Vientos Vient
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■ 14-79Al probar un nuevo medicam
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La administración de un campo de e
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Variación estacionalVariación irr
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Búsqueda de la rectade tendencia d
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Uso del método demínimos cuadrado
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Búsqueda de valorespara a, b y cDe
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ventas puede disminuir y la parábo
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b) Estime el número de muertes en
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Residuo cíclico relativoY ŶŶ 10
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Aplicacionesa) Encuentre la ecuaci
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todos sus productos. La habilidad d
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Algunas veces, es posibleomitir el
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Tabla 15-13 Ocupación Índice esta
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■ 15-30El jefe de admisiones de u
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Paso 1: Cálculo deíndices estacio
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Paso 3: Búsquedade la variación c
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Tabla 15-19Identificación de lavar
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■ 15-39 Para el ejercicio 15-38:a
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1. En pronósticos, proyectamos la
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principio del periodo de planeació
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Podemos medir la variación cíclic
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Año En el mundo En la URSS Año En
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Año fiscalMesy trimestre final del
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16capítuloNÚMEROS ÍNDICEObjetivo
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Tabla 16-1Cálculo de númerosíndi
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Fuentes de datospara números índi
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Tabla 16-5Cálculo de un índice no
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RetirosDepósitosCuentas de ahorros
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da elemento y, de nuevo, suma los r
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Desventajas delmétodo de Paaschequ
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Aplicaciones■ 16-14Eastern Digita
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16.4 Métodos de promedio de relati
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Relación del métodode promedio po
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■ 16-24InfoTech investigó el pre
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Índice de cantidad de promedio pon
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■ 16-33La Arkansas Electronic ha
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un periodo anómalo consiste en pro
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Del libro de textoal mundo realÍnd
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■ 16-8Con este índice ponderamos
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■ 16-52■ 16-53do el DJIA llegó
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2002 2006Productos Precio unitario
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capítulo17TEORÍA DEDECISIONESObje
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generadores de repuesto que un hosp
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Tabla de gananciascondicionalesExpl
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Tabla 17-6 Tamaño del Ganancia Pro
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Aplicacionestrabajos escritos para
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Como el número de máquinas que te
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Ecuación deprobabilidad mínimaPro
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Uso de la distribuciónde probabili
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Solución óptima parael problema d
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17.4 Utilidad como criterio de deci
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¿Quién usaría elvalor esperado?J
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FIGURA 17-6Intervalos deposibilidad
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■ 17-21■ 17-22■ 17-23■ 17-2
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Dejar que la cadena hotelera opere
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Tabla 17-13 Evento P(pronóstico P(
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EstrategiasrazonablesAnálisis dese
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SUGERENCIASYSUPOSICIONESAdvertencia
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nutos con una probabilidad de 0.5,
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Del libro de textoal mundo realAl b
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Así, según el valor esperado, se
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el fabricante ofrece en la línea,
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■ 17-44■ 17-45Jim Hawkins, buen
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■ 17-53El precio al menudeo de la
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FIGURA 1-1Windows ejecutará Excel
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mismos pasos pero inserte las funci
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Las siguientes secciones describen
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donde n es el número de datos de l
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Como dejó marcada la opción En un
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FIGURA 2-10Excel desplegará el cua
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Elija el que está sombreado en la
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Cuartiles, curtosis y el coeficente
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FIGURA 4-2Haga clic sobre el botón
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Una vez realizados los pasos anteri
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5.1 F y el valor crítico de FLos v
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Al comparar éstos contra los valor
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ResiduosEn la columna Residuos de l
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AnexoACONJUNTOSYTÉCNICASDE CONTEOA
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Ejemplo A-2Seanes claro que A B C
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Ejemplo A-8 Sean A {1, 3, 5, 7, .
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Producto cartesiano de conjuntosDef
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A.4 Algunos conjuntos de uso frecue
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Así,etcétera.Teorema A.74! 1 2
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es decir,n!k! n C k (n k)!por t
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AnexoBBHABILIDAD DELPROCESOB.1 Grá
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se tiene queR LSC X LC X A2Entonce
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8.9.10. R d 2 nA 2 RLSC X LC X
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Solución:a) Determine primero los
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FIGURA B-2Proceso bajocontrol estad
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EntoncesCp LSE LIE60.06 6 0.0064
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Por lo quek 2| M|LSE LIE2|349.808
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A 1 P(X 346) P X* 346 346 349
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(siempre que se mantenga la misma d
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Tabla B-5 Muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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Respuestas a ejerciciosseleccionado
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■ 2-27 a) Días Frecuencia b)Día
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d)50Ojiva de frecuencia “menor qu
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■ 2-51Histograma35%30%32Frecuenci
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Capítulo 3■ 3-2(c) (a) (b)-1.0 0
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b) 5.5325 mpg.c) Clase (mpg) 4.77-5
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■ 4-73ABCACBACBACB(a)■ 4-75 a)
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c) Binomial.d) Normal.■ 5-54 Una
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■ 6-60 a) $11.108, $2.320.b)
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■ 8-16 Tipo I: rechazar una hipó
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■ 9-42 z 1.48 (pA pB 0.08), z
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■ 10-18 Esperaríamos que las pie
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c) La gráfica p muestra un evident
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■ 10-46 Los subcontratistas encar
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■ 11-28b) 2.2514.c) 0.2942.d) F
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c) Curvilínea.d) En su mayor parte
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■ 12-50 90Salario inicial (miles
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c) CREAT, ABST y MATE.d) Sí, ya qu
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■ 14-62 U 63.5, U L 24.07, U u
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■ 15-48 a) El kilometraje de gaso
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■ 16-34 76.5, 92.7, 95.2, 100.0.
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■ 17-40Ganancia/pérdida(miles)-3
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Apéndice tablas0.4875, del áreaAp
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Apéndice tabla 3 *Probabilidades b
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Pn r 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06
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Pn r 0.19 0.20 0.21 0.22 0.23 0.24
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Pn r 0.37 0.38 0.39 0.40 0.41 0.42
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Pn r 0.37 0.38 0.39 0.40 0.41 0.42
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Apéndice tabla 4(b)Valores directo
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X 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6
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X 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200 0.
Page 943 and 944:
Nota: Si v, el número de grados de
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Apéndice tabla 6(b)0.01 del área*
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Apéndice tabla 8*Valores críticos
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ÍNDICEAa (alfa), 326Acción de inv
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Grados de libertad, 297Gráfica(s)d
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SSerie(s) de tiempo, 674, 675análi
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DISTRIBUCIÓN tÁreas en los dos ex
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2010 Levin Estadistica Para Administracion y Economia

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