Estadística Aplicada . Economía y Ciencias Sociales (2ª Edición)

Prólogo

Parte introductoria
INTRODUCCIÓN aL CONCEPTO, CONTENIDO, RELACIONES Y DESARROLLO HISTÓRICO DE LA ESTADÍSTICA

Capítulo 1
Estadística: Notas conceptuales, metodológicas e históricas

1.0. Introducción. Plan general de este libro
1.1. Estadística. Concepto y contenido
1.2. Análisis estadístico. Conceptos de población y de muestra. Relacion de la Estadística con otras ciencias
1.3. Síntesis de la evolución histórica de la Estadística
1.4. Fuentes de datos estadísticos. Principales publicaciones españolas y extranjeras

Primera Parte
Análisis de datos y estadística descriptiva

Capítulo 2
Datos estadísticos: características generales y representación

2.0. Justificación y contenido de la primera parte de este libro
2.1. Datos y series estadísticas. Clasificaciones. Escalas
2.2. Descripción numérica de las series estadísticas
2.3. Generalidades sobre la representación gráfica de las series estadísticas
2.4. Gráficos semilogarítmicos y piramidales

Capítulo 3
Análisis de datos unidimensionales

3.1. Introducción
3.2. Medidas de posición. Propiedades
3.3. Medidas de dispersión. Propiedades
3.4. Medidas de forma o perfil. Propiedades
3.5. Medidas de concentración-uniformidad. Propiedades
3.6. Algunas consideraciones matemáticas: momentos y media general de orden m

Capítulo 4
Análisis de datos multidimensionales

4.1. Introducción: distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas
4.2. Vector de valores medios y matriz de covarianzas. Propiedades
4.3. Dependencia, independencia e incorrelación. Propiedades
4.4. Correlación. Coeficientes de contingencia, de correlación ordinal y correlación lineal
5.5. Métodos de regresión. Regresión lineal minimocuadrática simple. Análisis de la bon­dad de un ajuste
5.6. Regresión lineal múltiple
5.7. Extensiones del modelo de regresión lineal
4.8. Notas sobre correlación total, parcial y múltiple

Capítulo 5
Análisis de datos temporales

5.1. Series temporales o cronológicas: definición, caracterización y metodologías
5.2. Técnicas matemáticas utilizadas: representatividad y capacidad predictiva de un modelo temporal
5.3. Tendencia secular. Hipótesis y modelos a considerar. Métodos para su determinación. Cambios de origen y de unidad
5.4. Determinación de los índices de variación estacional
5.5. Determinación de las componentes cíclicas
5.6. Notas sobre predicción y análisis coyuntural

Capítulo 6
Números índices

6.1. Introducción: indicadores económicos y números índices
6.2. Números índices simples y complejos. Análisis de los más importantes. Propiedades
6.3. Criterios relativos a índices. Índices encadenados
6.4. Números índices funcionales. Indice de Konüs
6.5. Operaciones relativas a números índices: cambios de base, renovación, empalme y homogeneización. Valores nominales y reales. Tasas de variación, participación y reper­cusión
6.6. Elaboración e interpretación de números índices: el I.P.C. Español

Segunda Parte
introducción a la teoría matemática de la probabilidad, a los modelos y a las convergencias y procesos estocásticos

Capítulo 7
Introducción a la teoría matemática de la probabilidad

7.0. Justificación de la segunda parte
7.1. Introducción al concepto matemático de probabilidad
7.2. Primeras propiedades de las probabilidades
7.3. Probabilidades condicionadas. Dependencia e independencia aleatoria o esto­cástica
7.4. Teoremas de la intersección, de la partición (o de las probabilidades totales) y de Bayes

Capítulo 8
Modelos univariantes

8.1. Introducción a la modelización estocástica: variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Concepto de función de distribución. Clasificación de las distri­buciones de probabilidad
8.2. Distribuciones univariantes discretas y continuas. Funciones de cuantía y de den­sidad. Propiedades
8.3. Probabilidades sobre intervalos. Correcciones por continuidad. Uso de paquetes informáticos, hojas de cálculo y tablas
8.4. Transformaciones entre distribuciones de probabilidad univariantes. Propiedades
8.5. Esperanza matemática y momentos. Desigualdades de Markov y de Tchebychev. Propiedades
8.6. Funciones característica y generatriz de momentos. Propiedades

Capítulo 9
Modelos univariantes específicos

9.1. Distribución causal o de un solo punto
9.2. Distribuciones binaria, binomial e hipergeométrica
9.3. Distribución de Poisson. Propiedades
9.4. Distribución uniforme o rectangular. Breve referencia al caso discreto
9.5. Distribución normal. Propiedades
9.6. Otras distribuciones en R

Capítulo 10
Modelos multivariantes

10.1. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad multivariantes. Distribuciones marginales y condicionadas. Dependencia e independencia
10.2. Funciones de variables aleatorias en Rn. Transformaciones
10.3. Esperanza matemática como operador sobre una función de variables aleatorias. Momentos, matrices de varianzas-covarianzas y de correlación. Distribuciones incorreladas y singulares
10.4. Transformaciones lineales: propiedades de las matrices, varianzas y covarianzas y de correlación. Dos transformaciones a destacar
10.5. Funciones características y generatrices de momentos. La propiedad de convolución. Distribuciones reproductivas

Capítulo 11
Modelos multivariantes específicos

11.1. La distribución normal multinormal general y reducida. Caracterización y pro­piedades. Distribuciones marginadas y condicionadas deducidas
11.2. Función característica y transformaciones lineales. Propiedades
11.3. El problema de la obtención de los ejes o componentes principales
11.4. Formas cuadráticas de variables aleatorias normales. Teorema de Cochran. Otras distribuciones de probabilidad en Rn

Capítulo 12
Convergencias y procesos estocásticos. El teorema central del límite

12.1. Convergencias estocásticas. Tipos. Significado e implicaciones
12.2. El teorema central del límite. Utilidad. Aproximación entre distribuciones de pro­babilidad
12.3. Principales teoremas de convergencia débil y fuerte. Significado.
12.4. Procesos estocásticos

Tercera Parte
Inferencia estadística

Capítulo 13
Inferencia estadística

13.0. Justificación de la tercera parte. Ejemplos introductorios
13.1. Población y muestra en universos finitos
13.2. Muestra aleatoria simple y distribución muestral en poblaciones finitas
13.3. Poblaciones no finitas, modelo generador y muestra aleatoria simple
13.4. Estadísticos muestrales
13.5. Estadísticos ordenados
13.6. Inferencia estadística
13.7. Estadísticos suficientes

Capítulo 14
Estimación

14.1. Estimaciones y estimadores
14.2. Propiedades de los estimadores
14.3. Estimadores insesgados óptimos
14.4. Función de verosimilitud y estimadores máximo-verosímiles
14.5. Otros métodos de construcción de estimadores

Capítulo 15
Intervalos de estimación y precisión de las estimaciones

15.1. Intervalos aleatorios e intervalos de confianza
15.2. Construcción de intervalos de confianza
15.3. Intervalos para la media de una población
15.4. Intervalos para dos poblaciones
15.5. Determinación del tamaño muestral

Formulario resumen de intervalos de confianza

Capítulo 16
Contrastes de hipótesis paramétricas

16.1. Elementos básicos de la contrastación de hipótesis
16.2. Contrastes de hipótesis simples
16.3. Contrastes unilaterales
16.4. Construcción de tests unilaterales
16.5. Contrastes bilaterales
16.6. Contrastes de significación e intervalos de estimación

Formulario resumen de tests paramétricos

Capítulo 17
Contrastes de hipótesis no paramétricas

17.1. Características generales de los contrastes no paramétricos
17.2. Test de la 2
17.3. Test de Kolmogorov-Smirnov
17.4. Otros tests no paramétricos

Tablas

Índice de Materias

Bibliografía