Estadistica Aplicada a los Negocios y la Economia PDF

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2012

Douglas A. Lind, William G. Marchal, Samuel A. Wathen

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estadistica negocios economia administracion

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Este libro de texto presenta una introducción a la aplicación de la estadística descriptiva e inferencial en los negocios y la economía. Se centra en las aplicaciones prácticas, utilizando ejemplos y ejercicios del mundo real. Se dirigen a estudiantes de negocios, administración, marketing y otros campos relacionados, y no se requiere conocimiento previo de estadística.

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, ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMfA 15 ed LIND I MARCHAL I WATHEN 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página i Estadística aplicada a los negocios y la economía 00Lind(i-xxiv)P...

, ESTADISTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMfA 15 ed LIND I MARCHAL I WATHEN 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página i Estadística aplicada a los negocios y la economía 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página ii 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 27/12/11 08:39 Página iii Estadística aplicada a los negocios y la economía Decimoquinta edición Douglas A. Lind William G. Marchal Coastal Carolina University and The University of Toledo The University of Toledo Samuel A. Wathen Coastal Carolina University REVISIÓN TÉCNICA: Ofelia Vizcaíno Díaz María de Guadalupe Arroyo Santisteban Salvador Sandoval Bravo Departamento de Física y Matemáticas Iren Castillo Saldaña Centro Universitario de Ciencias Escuela de Diseño, Ingeniería Ignacio García Juárez Económico Administrativas y Arquitectura Vinicio Pérez Fonseca Universidad de Guadalajara Instituto Tecnológico y de Estudios José Cruz Ramos Báez Superiores de Monterrey, Escuela de Ciencias Económicas Campus Ciudad de México y Empresariales (ECEE) Universidad Panamericana México España Puerto Rico Maricela Delgado Francisca Cea D’Ancona Vicente Royuela Mora José Berrios Lugo Universidad Autónoma Universidad Autónoma Universidad de Barcelona IEN Business School de Nuevo León de Madrid Ismael Sánchez Borrego Universidad del Este Facultad de Contaduría Vicente Coll Serrano Universidad de Granada Aída Carrasquillo Pública y Administración Universidad de Valencia Departamento de Isabel Toledo Muñoz Efraín Jaramillo Mercedes García Sánchez Universidad Autónoma Administración de Empresas ITESM, Campus Toluca Universidad de Salamanca de Madrid Universidad de Puerto Rico Gerardo Montes Sifuentes en Humacao Raúl Ramos Jaime Turrión Sánchez Universidad de Monterrey Universidad de Barcelona Universidad Autónoma Sonia I. Colón Parrilla Universidad Regiomontana de Madrid Departamento de Instituto de Especialización Susana Reichardt Moya Administración de Empresas para Ejecutivos Universidad Alfonso X Rosa Varela Otero Universidad de Puerto Rico el Sabio de Madrid ESADE Barcelona en Humacao Ma. Griselda Tapia ITESM, Campus Querétaro Alejandro Rodríguez Caro Universidad de Las Palmas Carlos Viesca González de Gran Canaria Facultad de Turismo y Gastronomía Universidad Autónoma del Estado de México MÉXICO BOGOTÁ BUENOS AIRES CARACAS GUATEMALA MADRID NUEVA YORK SAN JUAN SANTIAGO SAO PAULO AUCKLAND LONDRES MILÁN MONTREAL NUEVA DELHI SAN FRANCISCO SINGAPUR ST. LOUIS SIDNEY TORONTO 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página iv Director Higher Education: Miguel Ángel Toledo Castellanos Editor sponsor: Jesús Mares Chacón Coordinadora editorial: Marcela I. Rocha Martínez Editora de desarrollo: María Teresa Zapata Terrazas Supervisor de producción: Zeferino García García Traducción: María del Pilar Obón León y Javier León Cárdenas ESTADÍSTICA APLICADA A LOS NEGOCIOS Y LA ECONOMÍA Decimoquinta edición Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra, por cualquier medio, sin la autorización escrita del editor. Educación DERECHOS RESERVADOS © 2012, 2008 respecto a la cuarta edición en español por McGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V. A Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc. Prolongación Paseo de la Reforma 1015, Torre A, Piso 17, Colonia Desarrollo Santa Fe, Delegación Álvaro Obregón, C.P. 01376, México, D.F. Miembro de la Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Núm. 736 ISBN: 978-607-15-0742-6 ISBN: 978-970-10-6674-4 (de la edición anterior) Traducido de la decimoquinta edición de Statistical Techniques in Business & Economics by Douglas A. Lind, William G. Marchal, and Samuel A. Wathen, published by McGraw-Hill/Irwin, a business unit of The McGraw-Hill Companies, Inc., 1221 Avenue of the Americas, New York, NY, 10020. Copyright © 2012, 2010, 2008, 2005, 2002, 1999, 1996, 1993, 1990, 1986, 1982, 1978, 1974, 1970, 1967, by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. ISBN 978-0-07-340180-5 MHID 0-07-340180-3 1234567890 1345678902 Impreso en México Printed in Mexico 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página v Dedicatoria Para Jane, mi esposa y mejor amiga, y nuestros hijos, sus esposas y nuestros nietos: Mike y Sue (Steve y Courtney), Steve y Kathryn (Kennedy y Jake), y Mark y Sarah (Jared, Drew y Nate). Douglas A. Lind Para John Eric Mouser, sus hermanos, padre y abuelita. William G. Marchal A mi maravillosa familia: Isaac, Hannah y Barb. Samuel A. Wathen 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página vi Nota de En el transcurso de los años, hemos recibido muchas felicitaciones por este texto, y comprendido que es un favorito de los estudiantes. Reconocemos que eso es un gran cumplido y seguimos trabajando muy duro para mantener ese estatus. El objetivo de Estadística aplicada a los negocios y la economía consiste en proporcionar a aquellos estudiantes de administración, marketing, finanzas, con- tabilidad, economía y otros campos de la administración de negocios, una visión introductoria de las muchas aplicaciones de las estadísticas descriptivas e infe- renciales. Nos enfocamos en sus aplicaciones comerciales, pero también pode- mos utilizar muchos ejercicios y ejemplos que se relacionan con el mundo actual del estudiante universitario. No es necesario contar con un curso previo en esta- dística, y los requisitos matemáticos corresponden al álgebra de primer año. En este texto, mostramos a los estudiantes principiantes los pasos que nece- sitan para tener éxito en un curso básico de estadística. Este enfoque paso a paso aumenta el desempeño, acelera la preparación y mejora significativamente la motivación. Su enfoque principal es entender los conceptos, ver y realizar mu- chos ejemplos y ejercicios, así como comprender la aplicación de los métodos estadísticos en los negocios y la economía. En 1967 se publicó la primera edición de este texto. En aquel entonces era difícil localizar datos relevantes con respecto a los negocios. ¡Todo eso ha cam- biado! Hoy en día, localizar los datos ya no constituye un problema. El número de artículos que se compran en la tienda de abarrotes se registra de manera auto- mática en la máquina registradora. Las compañías telefónicas rastrean constan- temente la fecha y hora de nuestras llamadas, su duración y la identidad de la persona a quien llamamos. Las compañías de tarjetas de crédito conservan la in- formación relacionada al número, hora, fecha y cantidad de nuestras compras. Los aparatos médicos monitorean nuestro ritmo cardiaco, presión sanguínea y temperatura desde lugares remotos. Una gran cantidad de información de nego- cios se registra y se reporta casi al instante. CNN, USA Today y MSNBC, por ejemplo, poseen sitios web que rastrean los precios de las acciones con un retra- so menor a los 20 minutos. En la actualidad se requieren habilidades para manejar un gran volumen de información numérica. Primero, debemos ser consumidores críticos de la infor- mación que nos presentan. Segundo, necesitamos ser capaces de reducir gran- des cantidades de información en una forma concisa y significativa que nos permita realizar interpretaciones, juicios y decisiones eficaces. Todos los estu- diantes tienen calculadoras y la mayoría cuenta con computadoras personales o con acceso a ellas en un laboratorio del campus; y, en general, tienen instalado el software estadístico, Microsoft Excel y Minitab. Los comandos necesarios para obtener resultados del software aparecen en una sección especial al final de cada capítulo. Utilizamos capturas de pantalla en los capítulos, para que el estudiante se familiarice con la naturaleza de la aplicación. Debido a la disponibilidad actual de software y computadoras, ya no es nece- sario perder tiempo haciendo cálculos. Hemos reemplazado muchos de los ejem- plos de cálculo con ejemplos interpretativos, para ayudar al estudiante a entender e interpretar los resultados estadísticos. Además, ahora hacemos mayor hincapié en la naturaleza conceptual de los temas estadísticos. No obstante esos cambios, seguimos presentando, en la mejor forma posible, los conceptos clave junto con ejemplos de apoyo interesantes y relevantes. vi 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página vii los autores ¿Qué hay de nuevo en esta decimoquinta edición? Hemos hecho algunos cambios en esta edición, que pensamos les resultarán úti- les y oportunos a usted y sus alumnos. Revisamos los objetivos de aprendizaje para hacerlos más específicos; agre- gamos algunos, los identificamos en los márgenes y los relacionamos direc- tamente con las secciones que contiene el capítulo. Reemplazamos el ejemplo clave en los capítulos 1 a 4. El nuevo ejemplo abar- ca más variables y observaciones. Presenta una situación de negocios realis- ta. También se le utiliza más tarde en el texto, en el capítulo 13. Añadimos o revisamos diversas secciones nuevas en varios capítulos: 䊏 El capítulo 7 incluye una exposición sobre la distribución exponencial. 䊏 El capítulo 9 fue reorganizado para hacerlo más ilustrativo y mejorar el flujo de los temas. 䊏 El capítulo 13 fue reorganizado e incluye un test de hipótesis sobre el decli- ve del coeficiente de regresión. 䊏 El capítulo 17 incluye un test gráfico sobre la normalidad y la prueba de ji cuadrado de la normalidad. Hay nuevos ejercicios y ejemplos que utilizan capturas de pantalla de Excel 2007 y la versión más reciente de Minitab. También hemos aumentado el tamaño y la claridad de estas capturas de pantalla. Incluimos nuevos comandos de Excel 2007 y comandos actualizados de Minitab al final de cada capítulo. Revisamos cuidadosamente los ejercicios que contienen los capítulos, los que se presentan al final de ellos y en la sección de Repaso. Añadimos muchos ejercicios nuevos o revisados a lo largo del texto. Usted todavía puede encontrar y asignar sus ejercicios favoritos, aquellos que han funciona- do bien, o puede introducir ejemplos frescos. Añadimos números a las secciones para identificar los temas con más clari- dad y poder encontrarlos fácilmente. Revisamos la sección de Ejercicios de la base de datos al final de cada ca- pítulo. Actualizamos los datos de béisbol a la temporada de 2009. Agregamos una nueva aplicación de negocios, que se refiere al uso y mantenimiento de la flota de camiones escolares del Distrito de Buena Vista. Hay muchas fotografías nuevas en el texto, con ejercicios actualizados a la entrada de los capítulos. vii 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página viii ¿Cómo se organizan los capítulos para comprometer Objetivos de aprendizaje del capítulo Cada capítulo comienza con un conjunto de objetivos de apren- dizaje, diseñados para enfocarse en los temas tratados y moti- var el aprendizaje de los alumnos. Localizados en el margen próximo al tema, estos objetivos indican lo que el estudiante debería ser capaz de hacer después de completar el capítulo. Ejercicio a la entrada del capítulo Cada capítulo comienza con un ejercicio representativo y mues- tra cómo el contenido correspondiente puede aplicarse a una situación de la vida real. Introducción al tema Cada capítulo inicia con una revisión de los con- ceptos importantes del que le antecedió y pro- porciona un vínculo para el material en el capítulo actual. Este enfoque paso a paso eleva la comprensión pues proporciona continuidad al flujo de conceptos. Ejemplo/solución Una vez introducidos los conceptos importan- tes, se presenta un ejemplo resuelto para ilustrar a los estudiantes sobre “cómo hacerlo”, y mos- trar una aplicación relevante de negocios o en base a la economía; este recurso ayuda a res- ponder la pregunta: “¿Para qué puedo usar esto?” Todos los ejemplos brindan una aplica- ción o un escenario realista, y logran que la di- mensión y la escala matemáticas sean razona- bles para los alumnos principiantes. Autoevaluaciones A lo largo de cada capítulo se presen- tan autoevaluaciones muy apegadas a los ejemplos previos. Esto ayuda a los estudiantes a monitorear su progreso y proporciona un refuerzo inmediato para dicha técnica en particular. viii 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:57 Página ix a los estudiantes y promover el aprendizaje? Estadística en acción Los artículos de Estadística en acción se encuen- tran diseminados por todo el texto, por lo general, dos por capítulo. Proporcionan aplicaciones úni- cas e interesantes, así como perspectivas histó- ricas en el campo de la estadística. Notas al margen Hay más de 300 notas concisas al margen. Cada una pretende resaltar la importancia de los conceptos clave adyacentes. Definiciones Las definiciones de términos nuevos o exclu- sivos al ámbito estadístico están situadas in- dependientemente del texto y las hemos re- saltado para facilitar su referencia y revisión. Fórmulas Las fórmulas que se utilizan por primera vez están encerradas en un recuadro y numeradas para simplificar su referencia. Además, hay una tarjeta de fórmula ligada en el reverso del texto, que enlista todas las fórmulas clave. Ejercicios Los ejercicios se ubican después de las seccio- nes dentro del capítulo y al terminar éste. Los ejercicios de sección cubren el material que se estudió en la misma. Capturas de pantalla El texto incluye muchos ejemplos en software, utilizando Excel, MegaStat® y Minitab. ix 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 17:35 Página x ¿Cómo refuerza este POR CAPÍTULO Resumen del capítulo Cada capítulo contiene un breve resumen del material que se estudia en él, incluyendo el vocabulario y las fórmulas más importantes. Clave de pronunciación Esta herramienta enlista el símbolo matemático, su significado y cómo pronunciarlo. Pensamos que esto ayudará al estudiante a retener el significado del símbolo y que mejora en general las comunicacio- nes del curso. Ejercicios del capítulo En términos generales, los ejercicios de final del capítulo son los más desafiantes e integran los conceptos ahí estudiados. Las respuestas y las soluciones ya trabajadas de todos los ejercicios impares aparecen al final del texto. Ejercicios de la base de datos Los ejercicios que están al final de cada capítulo se basan en tres grandes conjuntos de datos, que aparecen en el apéndice A del texto y también en el sitio web del libro, www.mhhe.com/ uni/lindeane15e. Estos conjuntos de datos confrontan a los estudiantes con aplicaciones del mundo real mucho más com- plejas. Comandos de software A todo lo largo del texto se incluyen ejemplos de software que utilizan Excel, MegaStat® y Minitab, pero las explicaciones de los comandos de cada programa para ingresar los datos están al final de cada capítulo. Esto permite que el estudiante se enfoque en las técnicas estadísticas más que en cómo ingresar los datos. x 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xi texto el aprendizaje? Respuestas a las autoevaluaciones Al final de cada capítulo se proporcionan las soluciones a los ejercicios de autoevaluación. POR SECCIÓN Repaso de las secciones Se incluye un repaso de sección en varios grupos selec- tos de capítulos (1-4, 5-7, 8 y 9, 10-12, 13 y 14, 15 y 16, y 17 y 18). Parecido a un repaso antes del examen, esto incluye una breve perspectiva general de los capítulos, un glosario de los principales términos y problemas para repasar. Casos El repaso incluye también casos continuados y varios ca- sos más pequeños que permiten que los estudiantes to- men decisiones mediante técnicas y herramientas apren- didas en diversos capítulos. Test de práctica El objetivo del test de práctica es dar a los estudiantes una idea del contenido que puede aparecer en un exa- men y cómo éste puede estar estructurado. Además, incluye preguntas objetivas y problemas que cubren el material que se estudió en la sección. Complementos Este libro de texto cuenta con un amplio paquete de apoyos. Consulte a su representante de McGraw-Hill para términos y condiciones. xi 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xii Agradecimientos Esta edición de Estadística aplicada a los negocios y la economía es producto del esfuerzo de muchas personas: estudiantes, cole- gas, revisores y el equipo de McGraw-Hill/Irwin. Nuestro agradecimiento para todos ellos. Deseamos expresar nuestra más sincera gratitud a los participantes del grupo de investigación y enfoque, y a los revisores: Revisores John D. McGinnis Gary Smith Pennsylvania State-Altoona Florida State University Sung K. Ahn Mary Ruth J. McRae Stanley D. Stephenson Washington State University-Pullman Appalachian State University Texas State University-San Marcos Scott Bailey Jackie Miller Debra Stiver Troy University Ohio State University University of Nevada Douglas Barrett Carolyn Monroe Bedassa Tadesse University of North Alabama Baylor University University of Minnesota-Duluth Arnab Bisi Valerie Muehsam Stephen Trouard Purdue University Sam Houston State University Mississippi College Pamela A. Boger Tariq Mughal Elzbieta Trybus Ohio University-Athens University of Utah California State University-Northridge Emma Bojinova Elizabeth J. T. Murff Daniel Tschopp Canisius College Eastern Washington University Daemen College Quinton Nottingham Sue Umashankar Giorgio Canarella Virginia Polytechnic Institute University of Arizona California State University-Los Angeles and State University Jesus M. Valencia Lee Cannell René Ordonez Slippery Rock University El Paso Community College Southern Oregon University Joseph Van Matre James Carden Robert Patterson University of Alabama at Birmingham University of Mississippi Penn State University Angie Waits Mary Coe Joseph Petry Gadsden State Community College St. Mary College of California University of Illinois at Urbana-Champaign Bin Wang Anne Davey Tammy Prater St. Edwards University Northeastern State University Alabama State University Kathleen Whitcomb Neil Desnoyers Michael Racer University of South Carolina Drexel University University of Memphis Blake Whitten Nirmal Devi Darrell Radson University of Iowa Embry Riddle Aeronautical University Drexel University Oliver Yu David Doorn Steven Ramsier San Jose State University University of Minnesota-Duluth Florida State University Zhiwei Zhu Ronald Elkins Christopher W. Rogers University of Louisiana Central Washington University Miami Dade College Vickie Fry Stephen Hays Russell Westmoreland County Community Weber State University College Participantes del grupo de Martin Sabo Clifford B. Hawley Community College of Denver reconocimiento y enfoque West Virginia University Farhad Saboori Lloyd R. Jaisingh Albright College Nawar Al-Shara Morehead State University American University Amar Sahay Mark Kesh Salt Lake Community College y University of Charles H. Apigian University of Texas Utah Middle Tennessee State University Ken Kelley Abdus Samad Nagraj Balakrishnan University of Notre Dame Utah Valley University Clemson University Melody Kiang Nina Sarkar Philip Boudreaux California State University-Long Beach Queensborough Community College University of Louisiana at Lafayette Morris Knapp Roberta Schini Nancy Brooks Miami Dade College West Chester University of Pennsylvania University of Vermont Teresa Ling Robert Smidt Qidong Cao Seattle University California Polytechnic State University Winthrop University xii 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xiii Agradecimientos Margaret M. Capen J. Morgan Jones Timothy J. Schibik East Carolina University University of North Carolina at Chapel Hill University of Southern Indiana Robert Carver Michael Kazlow Carlton Scott Stonehill College Pace University University of California, Irvine Jan E. Christopher John Lawrence Samuel L. Seaman Delaware State University California State University, Fullerton Baylor University James Cochran Sheila M. Lawrence Scott J. Seipel Louisiana Tech University Rutgers, The State University of Middle Tennessee State University Farideh Dehkordi-Vakil New Jersey Sankara N. Sethuraman Western Illinois University Jae Lee Augusta State University Brant Deppa State University of New York at New Paltz Daniel G. Shimshak Winona State University Rosa Lemel University of Massachusetts, Boston Bernard Dickman Kean University Robert K. Smidt Hofstra University Robert Lemke California Polytechnic State University Casey DiRienzo Lake Forest College William Stein Elon University Francis P. Mathur Texas A&M University Erick M. Elder California State Polytechnic University, Robert E. Stevens University of Arkansas at Little Rock Pomona University of Louisiana at Monroe Nicholas R. Farnum Ralph D. May Debra Stiver California State University, Southwestern Oklahoma State University University of Nevada, Reno Fullerton Richard N. McGrath Ron Stunda K. Renee Fister Bowling Green State University Birmingham-Southern College Murray State University Larry T. McRae Edward Sullivan Gary Franko Appalachian State University Lebanon Valley College Siena College Dragan Miljkovic Dharma Thiruvaiyaru Maurice Gilbert Southwest Missouri State University Augusta State University Troy State University John M. Miller Daniel Tschopp Deborah J. Gougeon Sam Houston State University Daemen College University of Scranton Cameron Montgomery Bulent Uyar Christine Guenther Delta State University University of Northern Iowa Pacific University Broderick Oluyede Lee J. Van Scyoc Charles F. Harrington Georgia Southern University University of Wisconsin-Oshkosh University of Southern Indiana Andrew Paizis Stuart H. Warnock Craig Heinicke Queens College Tarleton State University Baldwin-Wallace College Andrew L. H. Parkes Mark H. Witkowski George Hilton University of Northern Iowa University of Texas at San Antonio Pacific Union College Paul Paschke William F. Younkin Cindy L. Hinz Oregon State University University of Miami St. Bonaventure University Srikant Raghavan Shuo Zhang Johnny C. Ho Lawrence Technological University State University of New York, Fredonia Columbus State University Surekha K. B. Rao Zhiwei Zhu Shaomin Huang Indiana University Northwest University of Louisiana at Lafayette Lewis-Clark State College Sus sugerencias y un repaso cuidadoso de la edición anterior y del original de esta edición contri- buyen a mejorar el texto. En especial estamos agradecidos con las siguientes personas. Debra K. Stiver de la University of Nevada-Reno, revisó el original y las pruebas para verificar la precisión de los ejercicios. La profesora Kathleen Whitcom de la University of South Carolina preparó la guía de estudio. El doctor Samuel Wathen de la Coastal Carolina University elaboró el banco de pruebas. El profesor René Ordoñez de la Southern Oregon University preparó la presentación de PowerPoint. La señora Dense Heban y los auto- res elaboraron el manual del profesor. También deseamos agradecer al personal de McGraw-Hill/Irwin, entre ellos a Steve Schuetz, edi- tor ejecutivo; a Wanda Zeman, editora de desarrollo; Diane Nowaczyk, gerente de proyecto y a quienes no conocemos personalmente y que hicieron valiosas contribuciones. xiii 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 16:02 Página xiv Mejoras a la 15a edición de Estadística aplicada a los negocios y la economía Cambios en todos los capítulos y modificaciones Nueva descripción de la mediana utilizando la administra- ción del tiempo en las cuentas de Facebook. importantes en algunos de ellos: Ejemplo/solución actualizados sobre la población de Las Se cambiaron las metas de los objetivos de aprendizaje y Vegas. se identificó la parte del capítulo donde se expone cada objetivo. Actualización de “Estadística en acción” sobre el promedio de bateo más alto en las Ligas Mayores de Béisbol en Se añadieron números a los encabezados principales. 2009. Fue de Joe Mauer, de los Gemelos de Minnesota, Se revisó el grupo de datos de las Ligas Mayores de Béis- con un promedio de.365. bol para reflejar la temporada 2009. Nuevos ejercicios: 22 (comisiones por ventas de bienes raí- Se revisaron los datos de bienes raíces para asegurar que ces), 67 (hábitos de lavado de ropa), 77 (universidades los resultados fuesen más apegados a la economía actual. públicas en Ohio), 72 (valores de azúcar en sangre) y 82 Se añadió un nuevo grupo de datos con respecto a los (ganancias en el Derby de Kentucky). Se revisaron los ejer- autobuses escolares en un sistema de educación pública. cicios 30 al 34 para incluir los datos más recientes. Se actualizaron las pantallas de Excel 2007, Minitab y MegaStat. Capítulo 4 Descripción de datos: presentación y Se revisó el ejemplo principal de los capítulos 1-4 para que análisis de datos reflejara las condiciones económicas actuales relativas a Nuevo ejercicio: 22, con datos de los salarios de los Yan- los distribuidores de automóviles. Este ejemplo se expone kees de Nueva York en 2010. también en los capítulos 13 y 17. Nuevo ejercicio: 36 (membresía de enfermeras de la Ame- Se añadió una nueva sección en el capítulo 13 que des- rican Society of Peri-Anesthesia. cribe una prueba para determinar si el declive de la línea de regresión es distinta de cero. Capítulo 5 Estudio de los conceptos de la Se añadieron actualizaciones y aclaraciones en todo el probabilidad texto. Nuevos ejercicios: 58 (número de hits en un juego de béis- bol de Ligas Mayores), 59 (ganar un torneo) y 60 (ganar en Capítulo 1 ¿Qué es la estadística? Jeopardy). Nueva fotografía y un ejercicio al inicio del capítulo sobre el “Nook” que vende Barnes and Noble. Capítulo 6 Distribuciones de probabilidad discreta Actualizaciones del censo de la población estadounidense, Sin cambios. ventas de aviones Boeing y datos de Forbes en el recua- dro de “Estadística en acción”. Capítulo 7 Distribuciones de probabilidad continua Nuevos ejercicios: 17 (datos sobre las ventas de vehículos Nuevas autoevaluaciones 7-4 y 7-5, con respecto a la tem- en 2010) y 19 (ventas de ExxonMovil antes del derrame de peratura del café. petróleo en el Golfo). Nuevo ejercicio: 26 (Prueba SAT de razonamiento). Nuevo ejercicio: 29 (Rango de obstáculos para la inversión Capítulo 2 Descripción de datos: tablas de económica). frecuencias, distribuciones de frecuencias y su Nueva sección sobre la distribución de probabilidad expo- representación gráfica nencial, con sus problemas correspondientes. Nuevos datos sobre los gastos de la Ohio State Lottery en Diversas actualizaciones y aclaraciones en el glosario. 2009, con una nueva captura de pantalla de Excel 2007. Nuevos ejercicios: 45 (la elección de la novias de su lugar Capítulo 8 Métodos de muestreo y teorema central para casarse) y 46 (ingresos en el estado de Giorgia). del límite Sin cambios. Capítulo 3 Descripción de datos: medidas numéricas Nuevos datos sobre los promedios en la introducción: Capítulo 9 Estimación e intervalos de confianza número promedio de televisores por hogar, gasto promedio Una nueva sección de Estadística en acción, que describe de una boda y el precio promedio de un boleto de teatro. la economía de combustible del EPA. Nueva descripción del cálculo e interpretación de la media Una nueva sección sobre estimación de puntos. poblacional, usando la distancia entre las salidas de la I-75 Integración y aplicación del teorema central del límite. en Kentucky. xiv 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xv Mejoras a la 15a edición de Estadística aplicada a los negocios y la economía Exposición revisada sobre la determinación del intervalo de Se hizo mayor hincapié en la tabla de regresión ANOVA. confianza de la media poblacional. Se resaltó la exposición sobre el valor p en la toma de deci- Aumento en la sección sobre cómo calcular el tamaño de siones. la muestra. Se añadió una sección sobre las variables cualitativas en el Nuevos ejercicios: 12 (consumo de leche), 33 (costo de los análisis de regresión. departamentos en Milwaukee), 47 (prueba de drogas en la Se movió la sección “Regresión por pasos” para mejorar la industria de la moda) y 48 (encuesta entre los propietarios secuencia de temas. de pequeños negocios con respecto al cuidado de la Se añadió un problema en el resumen al final del capítulo salud). para repasar los conceptos principales. Se reubicó la exposición sobre el factor finito de correc- ción. Capítulo 15 Números índices Capítulo 10 Pruebas de hipótesis de una muestra Se actualizaron los datos económicos y de censo. Nuevos ejercicios: 17 (consumo diario de agua), 19 (número de mensajes de texto entre los adolescentes), 35 (tamaño de Capítulo 16 Series de tiempo y proyección los hogares en Estados Unidos), 49 (resultados de los vola- Se actualizaron los datos económicos. dos en el Súper Tazón), 54 (el fracaso de las máquinas tra- gamonedas en la industria del juego), 57 (estudio del por- Capítulo 17 Métodos no paramétricos: pruebas de centaje de estadounidenses que no desayunan) y 60 (uso bondad de ajuste diario del agua). Se trabajó el Ejemplo/solución en la prueba de precisión de ajuste de ji-cuadrada con frecuencias de células equivalen- Capítulo 11 Pruebas de hipótesis de dos muestras tes (comidas favoritas de los adultos). Nuevos ejercicios: 15 (salarios de los Yankees de Nueva Se añadió una sección para describir la prueba de preci- York en 2010), 37 (encuesta sobre la confianza del consu- sión de ajuste para saber si una muestra de datos pro- midor) y 39 (mascotas como escuchas). viene de una población normal, con sus ejemplos corres- pondientes. Capítulo 12 Análisis de la varianza Se añadió una sección utilizando los métodos gráficos para Se revisaron los nombres de las aerolíneas en el ejemplo probar si una muestra de datos proviene de una población de los viajes de ida de ANOVA. normal, con sus ejemplos correspondientes. Nuevo ejercicio: 30 (tiempos de vuelo entre Los Ángeles y San Francisco). Capítulo 18 Métodos no paramétricos: análisis de Capítulo 13 Regresión lineal y correlación datos ordenados Se revisó el Ejemplo/solución de la prueba de Kruskai- Se reescribió la introducción del capítulo. Wallis (tiempos de espera en una sala de urgencias). Se añadió una nueva sección utilizando los datos del Se revisó el Ejemplo/solución del coeficiente de Spearman Applewood Auto Group de los capítulos 1 al 4. de correlación de rangos (comparación de las puntuacio- Se añadió una exposición de la tabla de regresión ANOVA, nes de reclutamiento y planta para personas en capaci- con ejemplos de Excel. tación). Se reescribió y se reubicó la sección del coeficiente de determinación. Capítulo 19 Control estadístico del proceso y Se actualizó el ejercicio 60 (cantidades en las taquillas de administración de calidad los cines). Se actualizó la sección del Malcolm Baldrige National Qua- lity Award. Capítulo 14 Análisis de correlación y regresión Se trabajó y se actualizó la sección sobre Six Sigma. múltiple Se reescribió la sección sobre cómo evaluar la ecuación de la regresión múltiple. xv 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xvi Sumario 1 ¿Qué es la estadística? 1 2 Descripción de datos: tablas de frecuencias, distribuciones de frecuencias y su representación gráfica 21 3 Descripción de datos: medidas numéricas 57 4 Descripción de datos: presentación y análisis de datos 102 Sección de repaso 5 Estudio de los conceptos de la probabilidad 144 6 Distribuciones de probabilidad discreta 186 7 Distribuciones de probabilidad continua 222 Sección de repaso 8 Métodos de muestreo y teorema central del límite 265 9 Estimación e intervalos de confianza 297 Sección de repaso 10 Pruebas de hipótesis de una muestra 333 11 Pruebas de hipótesis de dos muestras 371 12 Análisis de la varianza 410 Sección de repaso 13 Regresión lineal y correlación 461 14 Análisis de regresión múltiple 512 Sección de repaso 15 Números índices 573 16 Series de tiempo y proyección 604 Sección de repaso 17 Métodos no paramétricos: pruebas de bondad de ajuste 648 18 Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados 680 Sección de repaso 19 Control estadístico del proceso y administración de calidad 720 20 Introducción a la teoría de decisiones 753 Apéndices: conjuntos de datos, tablas, respuestas 771 Créditos de fotografías 847 Índice 849 xvi 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xvii Contenido Nota de los autores vi 2.6 Representación gráfica de una distribución de frecuencias 36 Capítulo Histograma 36 1 ¿Qué es la estadística? 1 Polígono de frecuencias 38 1.1 Introducción 2 Ejercicios 41 1.2 ¿Por qué se debe estudiar estadística? 2 Distribuciones de frecuencia acumulativas 42 1.3 ¿Qué se entiende por estadística? 4 Ejercicios 44 1.4 Tipos de estadística 6 Resumen del capítulo 46 Estadística descriptiva 6 Ejercicios del capítulo 46 Estadística inferencial 6 Ejercicios de la base de datos 53 1.5 Tipos de variables 8 Comandos de software 54 1.6 Niveles de medición 9 Respuestas a las autoevaluaciones 55 Datos de nivel nominal 10 Datos de nivel ordinal 11 Capítulo Datos de nivel de intervalo 11 Datos de nivel de razón 12 3 Descripción de datos: Ejercicios 14 medidas numéricas 57 1.7 Ética y estadística 14 3.1 Introducción 58 1.8 Aplicaciones de la computadora 14 3.2 La media poblacional 58 Resumen del capítulo 16 3.3 Media de una muestra 60 Ejercicios del capítulo 16 3.4 Propiedades de la media aritmética 61 Ejercicios de la base de datos 19 Respuestas a las autoevaluaciones 20 Ejercicios 62 3.5 Media ponderada 63 Ejercicios 64 Capítulo 3.6 Mediana 64 2 Descripción de datos: 3.7 Moda 65 tablas de frecuencias, Ejercicios 67 3.8 Solución con software 69 distribuciones de frecuencias 3.9 Posiciones relativas de la media, y su representación gráfica 21 la mediana y la moda 69 2.1 Introducción 22 Ejercicios 71 2.2 Construcción de una tabla de frecuencias 23 3.10 Media geométrica 72 Frecuencias relativas de clase 23 Ejercicios 73 Representación gráfica de datos cualitativos 24 3.11 ¿Por qué estudiar la dispersión? 74 Ejercicios 28 3.12 Medidas de dispersión 75 2.3 Construcción de distribuciones de frecuencias: datos cuantitativos 29 Rango 75 Desviación media 76 2.4 Ejemplo con asistencia de software 34 Ejercicios 79 2.5 Distribución de frecuencias relativas 34 Varianza y desviación estándar 79 Ejercicios 35 xvii 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xviii xviii Contenido Ejercicios 82 Repaso de los capítulos 1-4 137 3.13 Solución con software 84 Glosario 137 Ejercicios 84 Problemas 139 3.14 Interpretación y usos de la desviación Casos 141 estándar 85 Test de práctica 142 Teorema de Chebyshev 85 La regla empírica 86 Ejercicios 87 Capítulo 3.15 Media y desviación estándar de datos agrupados 88 5 Estudio de los conceptos Media aritmética 88 de la probabilidad 144 Desviación estándar 89 5.1 Introducción 145 Ejercicios 91 5.2 ¿Qué es la probabilidad? 146 3.16 Ética e informe de resultados 92 5.3 Enfoques para asignar probabilidades 148 Resumen del capítulo 92 Probabilidad clásica 148 Clave de pronunciación 94 Probabilidad empírica 149 Ejercicios del capítulo 94 Probabilidad subjetiva 150 Ejercicios de la base de datos 99 Ejercicios 152 Comandos de software 100 5.4 Algunas reglas para calcular probabilidades 153 Respuestas a las autoevaluaciones 100 Reglas de la adición 153 Ejercicios 158 Capítulo Reglas de la multiplicación 159 4 Descripción de datos: presentación 5.5 Tablas de contingencias 162 y análisis de datos 102 5.6 Diagramas de árbol 164 4.1 Introducción 103 Ejercicios 166 4.2 Diagramas de puntos 103 5.7 Teorema de Bayes 167 4.3 Gráficas de tallo y hojas 105 Ejercicios 170 Ejercicios 109 5.8 Principios de conteo 171 4.4 Otras medidas de posición 111 Fórmula de la multiplicación 171 Fórmula de las permutaciones 172 Cuartiles, deciles y percentiles 111 Fórmula de las combinaciones 174 Ejercicios 115 Ejercicios 176 Diagramas de caja 116 Resumen del capítulo 176 Ejercicios 118 Clave de pronunciación 177 4.5 Sesgo 119 Ejercicios del capítulo 178 Ejercicios 123 Ejercicios de la base de datos 182 4.6 Descripción de la relación entre dos Comandos de software 183 variables 124 Respuestas a las autoevaluaciones 184 Ejercicios 127 Resumen del capítulo 129 Capítulo Clave de pronunciación 129 Ejercicios del capítulo 130 6 Distribuciones de probabilidad Ejercicios de la base de datos 135 discreta 186 Comandos de software 135 6.1 Introducción 187 Respuestas a las autoevaluaciones 136 6.2 ¿Qué es una distribución de probabilidad? 187 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xix Contenido xix 6.3 Variables aleatorias 189 7.5 Aproximación de la distribución normal Variable aleatoria discreta 190 a la binomial 242 Variable aleatoria continua 190 Factor de corrección de continuidad 242 6.4 Media, varianza y desviación estándar Cómo aplicar el factor de corrección 244 de una distribución de probabilidad discreta 191 Ejercicios 245 Media 191 7.6 La familia de distribuciones exponenciales 246 Varianza y desviación estándar 191 Ejercicios 250 Ejercicios 193 Resumen del capítulo 251 6.5 Distribución de probabilidad binomial 195 Ejercicios del capítulo 252 ¿Cómo se calcula una probabilidad binomial? 196 Ejercicios de la base de datos 256 Tablas de probabilidad binomial 198 Comandos de software 256 Ejercicios 201 Respuestas a las autoevaluaciones 257 Distribuciones de probabilidad binomial acumulada 202 Ejercicios 203 Repaso de los capítulos 5 a 7 258 6.6 Distribución de probabilidad Glosario 259 hipergeométrica 204 Problemas 260 Ejercicios 207 Casos 261 6.7 Distribución de probabilidad de Poisson 207 Test de práctica 263 Ejercicios 212 Resumen del capítulo 212 Capítulo Ejercicios del capítulo 213 Ejercicios de la base de datos 218 8 Métodos de muestreo y teorema Comandos de software 219 central del límite 265 Respuestas a las autoevaluaciones 221 8.1 Introducción 266 8.2 Métodos de muestreo 266 Razones para muestrear 266 Capítulo Muestreo aleatorio simple 267 Muestreo aleatorio sistemático 270 7 Distribuciones de probabilidad Muestreo aleatorio estratificado 270 continua 222 Muestreo por conglomerados 271 7.1 Introducción 223 Ejercicios 272 7.2 La familia de distribuciones de probabilidad 8.3 “Error” de muestreo 274 uniforme 223 8.4 Distribución muestral de la media 275 Ejercicios 226 Ejercicios 278 7.3 La familia de distribuciones de probabilidad 8.5 Teorema central del límite 279 normal 227 Ejercicios 285 7.4 Distribución de probabilidad normal estándar 229 8.6 Uso de la distribución muestral de la media 286 Aplicaciones de la distribución normal estándar 231 Ejercicios 289 Regla empírica 231 Resumen del capítulo 289 Ejercicios 233 Clave de pronunciación 290 Determinación de áreas bajo la curva normal 233 Ejercicios del capítulo 290 Ejercicios 236 Ejercicios de la base de datos 295 Ejercicios 239 Comandos de software 295 Ejercicios 241 Respuestas a las autoevaluaciones 296 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xx xx Contenido Capítulo 10.4 Procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis 335 9 Estimación e intervalos Paso 1: Se establece la hipótesis nula (H0) de confianza 297 y la hipótesis alternativa (H1) 336 Paso 2: Se selecciona un nivel de significancia 337 9.1 Introducción 298 Paso 3: Se selecciona el estadístico de prueba 338 9.2 Estimadores puntuales e intervalos de confianza Paso 4: Se formula la regla de decisión 338 de una media 298 Paso 5: Se toma una decisión 339 9.3 Intervalos de confianza de una media 10.5 Pruebas de significancia de una poblacional 299 y dos colas 340 Desviación estándar de la población 10.6 Pruebas de la media de una población: se conocida (␴) 300 conoce la desviación estándar poblacional 341 Simulación por computadora 304 Prueba de dos colas 341 Ejercicios 305 Prueba de una cola 345 Desviación estándar poblacional ␴ 10.7 Valor p en la prueba de hipótesis 345 desconocida 306 Ejercicios 347 Ejercicios 312 10.8 Prueba de la media poblacional: desviación 9.4 Intervalo de confianza estándar de la población desconocida 348 de una proporción 313 Ejercicios 352 Ejercicios 316 Solución con software 353 9.5 Elección del tamaño adecuado Ejercicios 355 de una muestra 316 10.9 Pruebas relacionadas con proporciones 356 Tamaño de la muestra para calcular una media poblacional 317 Ejercicios 359 Tamaño de la muestra para calcular la proporción 10.10 Error tipo II 359 de una población 318 Ejercicios 362 Ejercicios 320 Resumen del capítulo 362 9.6 Factor de corrección de una población finita 320 Clave de pronunciación 363 Ejercicios 322 Ejercicios del capítulo 364 Resumen del capítulo 323 Ejercicios de la base de datos 368 Ejercicios del capítulo 323 Comandos de software 369 Ejercicios de la base de datos 327 Respuestas a las autoevaluaciones 369 Comandos de software 328 Respuestas a las autoevaluaciones 329 Capítulo 11 Pruebas de hipótesis Repaso de los capítulos 8 y 9 329 de dos muestras 371 Glosario 330 11.1 Introducción 372 Problemas 331 11.2 Pruebas de hipótesis de dos muestras: Caso 332 muestras independientes 372 Test de práctica 332 Ejercicios 377 11.3 Prueba de proporciones de dos muestras 378 Ejercicios 381 Capítulo 11.4 Comparación de medias poblacionales 10 Pruebas de hipótesis con desviaciones estándares desconocidas 382 Desviaciones estándares poblacionales de una muestra 333 iguales 383 10.1 Introducción 334 Ejercicios 386 10.2 ¿Qué es una hipótesis? 334 Medias poblacionales con desviaciones estándares 10.3 ¿Qué es la prueba de hipótesis? 335 desiguales 388 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xxi Contenido xxi Ejercicios 391 Capítulo 11.5 Pruebas de hipótesis de dos muestras: muestras dependientes 392 13 Regresión lineal y correlación 461 13.1 Introducción 462 11.6 Comparación de muestras dependientes e independientes 395 13.2 ¿Qué es el análisis de correlación? 463 Ejercicios 398 13.3 Coeficiente de correlación 465 Resumen del capítulo 399 Ejercicios 470 Clave de pronunciación 400 13.4 Prueba de la importancia del coeficiente de correlación 472 Ejercicios del capítulo 400 Ejercicios 475 Ejercicios de la base de datos 406 13.5 Análisis de regresión 476 Comandos de software 407 Principio de los mínimos cuadrados 476 Respuestas a las autoevaluaciones 408 Trazo de la recta de regresión 479 Ejercicios 481 Capítulo 13.6 Probar la significancia de la pendiente 483 12 Análisis de la varianza 410 Ejercicios 486 12.1 Introducción 411 13.7 Evaluación de la capacidad predictora 12.2 La distribución F 411 de una ecuación de regresión 486 12.3 Comparación de dos varianzas Error estándar de estimación 486 poblacionales 412 El coeficiente de determinación 487 Ejercicios 415 Ejercicios 488 12.4 Suposiciones en el análisis de la varianza Relaciones entre el coeficiente de correlación, (ANOVA) 416 el coeficiente de determinación y el error estándar 12.5 La prueba ANOVA 418 de estimación 488 Ejercicios 425 Ejercicios 490 12.6 Tratamiento e inferencia sobre pares 13.8 Estimaciones de intervalo de medias 426 de predicción 490 Ejercicios 429 Suposiciones de la regresión lineal 490 Intervalos de confianza e intervalos 12.7 Análisis de la varianza de dos vías 430 de predicción 492 Ejercicios 434 Ejercicios 494 12.8 ANOVA de dos vías con interacción 435 13.9 Transformación de datos 495 Gráficas de interacción 436 Ejercicios 497 Prueba de hipótesis para detectar interacción 437 Resumen del capítulo 498 Ejercicios 440 Clave de pronunciación 499 Resumen del capítulo 442 Ejercicios del capítulo 500 Clave de pronunciación 443 Ejercicios de la base de datos 509 Ejercicios del capítulo 443 Comandos de software 510 Ejercicios de la base de datos 451 Respuestas a las autoevaluaciones 511 Comandos de software 452 Respuestas a las autoevaluaciones 454 Repaso de los capítulos 10 al 12 455 Capítulo Glosario 456 14 Análisis de regresión múltiple 512 Problemas 457 14.1 Introducción 513 Casos 459 14.2 Análisis de regresión múltiple 513 Test de práctica 459 Ejercicios 517 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xxii xxii Contenido 14.3 Evaluación de una ecuación de regresión Ejercicios 578 múltiple 519 15.5 Índices no ponderados 579 La tabla ANOVA 519 Promedio simple de los índices de precios 579 Error estándar de estimación múltiple 520 Índice agregado simple 580 Coeficiente de determinación múltiple 521 Coeficiente ajustado de determinación 522 15.6 Índices ponderados 581 Ejercicios 523 Índice de precios de Laspeyres 581 Índice de precios de Paasche 582 14.4 Inferencias en la regresión lineal múltiple 523 Índice ideal de Fisher 584 Prueba global: prueba del modelo de regresión Ejercicios 584 múltiple 524 Evaluación de los coeficientes de regresión 15.7 Índice de valores 585 individuales 526 Ejercicios 586 Ejercicios 530 15.8 Índices para propósitos especiales 587 14.5 Evaluación de las suposiciones de la regresión Índice de Precios al Consumidor 588 múltiple 531 Índice de Precios al Productor 589 Relación lineal 532 Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) 589 La variación de los residuos es igual en el caso Índice S&P 500 590 de valores grandes y pequeños de Ŷ 533 Ejercicios 591 Distribución de los residuos 534 Multicolinealidad 534 15.9 Índice de precios al consumidor 592 Observaciones independientes 537 Casos especiales del Índice de Precios 14.6 Variables independientes cualitativas 537 al Consumidor 592 14.7 Modelos de regresión con interacción 540 15.10 Cambio de base 595 14.8 Regresión por pasos 542 Ejercicios 597 Ejercicios 544 Resumen del capítulo 598 14.9 Repaso de la regresión múltiple 546 Ejercicios del capítulo 599 Resumen del capítulo 551 Comandos de software 602 Clave de pronunciación 553 Respuestas a las autoevaluaciones 603 Ejercicios del capítulo 553 Ejercicios de la base de datos 565 Capítulo Comandos de software 566 Respuestas a las autoevaluaciones 567 16 Series de tiempo y proyección 604 16.1 Introducción 605 16.2 Componentes de una serie de tiempo 605 Repaso a los capítulos 13 y 14 567 Tendencia secular 605 Glosario 568 Variación cíclica 606 Problemas 569 Variación estacional 607 Variación irregular 608 Casos 570 16.3 Promedio móvil 608 Test de práctica 571 16.4 Promedio móvil ponderado 611 Ejercicios 614 Capítulo 16.5 Tendencia lineal 615 16.6 Método de los mínimos cuadrados 616 15 Números índice 573 Ejercicios 618 15.1 Introducción 574 16.7 Tendencias no lineales 618 15.2 Números índice simples 574 Ejercicios 620 15.3 ¿Por qué convertir datos en índices? 577 16.8 Variación estacional 621 15.4 Elaboración de números índice 577 Determinación de un índice estacional 621 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xxiii Contenido xxiii Ejercicios 626 Capítulo 16.9 Datos desestacionalizados 627 18 Métodos no paramétricos: Uso de datos desestacionalizados para proyección 628 análisis de datos ordenados 680 Ejercicios 630 18.1 Introducción 681 16.10 El estadístico de Durbin-Watson 631 18.2 Prueba de los signos 681 Ejercicios 636 Ejercicios 685 Resumen del capítulo 636 Uso de la aproximación normal a la binomial 686 Ejercicios del capítulo 636 Ejercicios 688 Ejercicios de la base de datos 643 Prueba de hipótesis acerca de una mediana 688 Comandos de software 643 Ejercicios 689 Respuestas a las autoevaluaciones 644 18.3 Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para muestras dependientes 690 Ejercicios 693 Repaso de los capítulos 15 y 16 645 18.4 Prueba de Wilcoxon de la suma de rangos Glosario 646 de muestras independientes 695 Problemas 646 Ejercicios 698 Test de práctica 647 18.5 Prueba de Kruskal-Wallis: análisis de la varianza por rangos 698 Ejercicios 702 18.6 Correlación por orden de rango 704 Capítulo Prueba de significancia de rs 706 17 Métodos no paramétricos: Ejercicios 707 pruebas de bondad de ajuste 648 Resumen del capítulo 709 17.1 Introducción 649 Clave de pronunciación 710 17.2 Prueba de bondad de ajuste: Ejercicios del capítulo 710 frecuencias esperadas iguales 649 Ejercicios de la base de datos 713 Ejercicios 654 Comandos de software 713 17.3 Prueba de bondad de ajuste: Respuestas a las autoevaluaciones 714 frecuencias esperadas desiguales 655 17.4 Limitaciones de ji cuadrada 657 Repaso de los capítulos 17 y 18 716 Ejercicios 659 Glosario 716 17.5 Prueba de hipótesis de que la distribución Problemas 717 de datos proviene de una población normal 659 Casos 718 17.6 Enfoques gráficos y estadísticos para confirmar la normalidad 662 Test de práctica 718 Ejercicios 665 17.7 Análisis de tablas de contingencia 667 Capítulo Ejercicios 671 Resumen del capítulo 672 19 Control estadístico del proceso Clave de pronunciación 672 y administración de calidad 720 Ejercicios del capítulo 672 19.1 Introducción 721 Ejercicios de la base de datos 677 19.2 Breve historia del control de calidad 721 Comandos de software 678 Six Sigma 724 Respuestas a las autoevaluaciones 679 19.3 Causas de variación 724 00Lind(i-xxiv)Prelim.qxd 22/12/11 14:58 Página xxiv xxiv Contenido 19.4 Diagramas de diagnóstico 725 20.3 Un caso que supone la toma de decisiones Diagramas de Pareto 725 en condiciones de incertidumbre 755 Diagramas de esqueleto de pez 727 Tabla de pagos 755 Ejercicios 728 Pagos esperados 756 19.5 Objetivo y tipos de diagramas de control Ejercicios 757 de calidad 729 Pérdida de oportunidad 758 Diagramas de control de variables 729 Ejercicios 759 Diagrama de rangos 733 Pérdida de oportunidad esperada 759 19.6 Situaciones bajo control y fuera Ejercicios 760 de control 734 20.4 Estrategias maxi-min, maxi-max y mini-max Ejercicios 736 de arrepentimiento 760 19.7 Diagramas de control de atributos 737 20.5 Valor de la información perfecta 761 Diagrama de porcentaje defectuoso 737 20.6 Análisis de sensibilidad 762 Diagrama de líneas c 740 Ejercicios 763 Ejercicios 741 20.7 Árboles de decisión 764 19.8 Muestreo de aceptación 742 Resumen del capítulo 765 Ejercicios 746 Ejercicios del capítulo 766 Resumen del capítulo 746 Respuestas a las autoevaluaciones 770 Clave de pronunciación 747 Ejercicios del capítulo 747 Comandos de software 751 Apéndices 771 Respuestas a las autoevaluaciones 752 Apéndice A: conjuntos de datos 772 Capítulo Apéndice B: tablas 782 20 Introducción a la teoría Apéndice C: respuestas a los ejercicios impares de cada capítulo 800 de decisiones 753 20.1 Introducción 754 Créditos de fotografías 847 20.2 Elementos de una decisión 754 Índice 849 01Lind(001-020).qxd 25/11/11 07:37 Página 1 ¿Qué es la estadística? Goals 1 Objetivos de aprendizaje When you have completed this chapter,elyou Al concluir will beserá capítulo, able to: capaz de: 1OA1Organize data into Mencionar a fre-for- diversas quency distribution. mas en que puede usarse la estadística. 2 Portray a frequency distribu- tion OA2inConocer a histogram, frequency las diferencias polygon, and cumulative fre- entre estadística descriptiva quency polygon. y estadística inferencial. 3 Present OA3 data using Comprender lassuch diferen- graphical techniques cias entre una muestra as yline

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