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Resumen:
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Con este libro se pretende hacer una s ntesis del m©todo estad stico cl¡sico, de las variables regionalizadas y los m©todos geoestad sticos, m©todos que surgieron como estad stica aplicada a las explotaciones mineras pero cuya aplicaci3n se est¡ extendiendo a campos muy diversos. Se usan programas estad sticos y hojas de c¡lculo para la resoluci3n de problemas, razonando lo que se hace, de forma activa, sin esfuerzo ni p©rdida de tiempo en realizar las operaciones. se aplican los m©todos estad sticos, la estimaci3n y los contrastes de hip3tesis, relacionando mediante ejemplos los modelos estad sticos con sus aplicaciones. Muchas personas, que se enfrentan a la estad stica cuando la necesitan, seconsideran incapaces de juzgar si se puede aplicar un m©todo estad stico a sus datos as como de interpretar los resulta-dos que les proporciona el software al que tienen acceso. No se puede aplicar lo que no se conoce. Muchos resultados err3neos, conclusiones falsas, etc. son consecuencia de aplicaci3n de m©todos cuyos requisitos no se han tenido en cuenta en el planteamiento. Otras personas se pierden porque la estad stica, como ocurre en muchas disciplinas, usa un vocabulario espec fico que no les es familiar y abandonan ante la primera dificultad. Este libro no exige conocimientos ni experiencia previa en estad stica y trata de paliar las dificultades que se les presentan a personas no matem¡ticas que necesitan aplicarla. Los temas est¡n ordenados de forma secuencial y es conveniente y recomendable seguir el orden presentado y hacer un razonable esfuerzo por comprender los ejemplos. Los cap tulos se ilustran con ejercicios y problemas resueltos tomados de diferentes campos. Al final de cada cap tulo se reºnen problemas propuestos. La soluci3n de todos los problemas propuestos se incluye en el ap©ndice ii. Es apropiado para investigadores que necesiten comprender las t©cnicas estad sticas para su aplicaci3n en la investigaci3n, para estudiantes de grado y postgrado de ciencias experimentales, ciencias de la salud, ciencias sociales, ingenier a, etc., y para todas aquellas personas que sientan curiosidad por las aplicaciones de la estad stica. INDICE: Estad stica descriptiva unidimensional. Estad stica descriptiva bidimensional. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad discretas. Distribuciones de probabilidad continuas. Distribuciones bidimensionales y multidimensionales. Inferencia estad stica. Estimaci3n de los par¡metros de una poblaci3n. Intervalos de confianza de los par¡metros de una poblaci3n. Contrastes de hip3tesis de param©tricos. Contrastes no param©tricos. An¡lisis de la varianza y an¡lisis de la regresi3n. Una introducci3n a los procesos estocasticos y a la estad stica espacial: m©todos geoestad sticos. Ma Teresa Gonz¡lez Manteiga (Madrid, 1951) es doctora en Ciencias Matem¡ticas por la universidad Complutense de Madrid (UCM) donde curs3 la carrera de Ciencias secci3n Matem¡ticas. Es Profesora desde el curso 1972-73 en el que comenz3 en la UCM como alumna monitor en pr¡cticas hasta la actualidad ininterrumpidamente. Fue profesora del Colegio universitario San Pablo-Ceu, adscrito a la UCM. Profesora de ¡lgebra, C¡lculo y estad stica en la E.U.I.T. Forestal de la universidad Polit©cnica de Madrid (UPM), Profesora Titular de ¡lgebra en la E.U.I.T. Industrial de la UPM. desde 1990 es Profesora Titular de la UCM e imparte clases en las Facultades de CC. biol3gicas y de CC. Geol3gicas. M¡s informaci3n en la p¡gina web: http://www.biomatematica.net/ Alberto I. P©rez de Vargas Luque (Algeciras, 1942) dipl m© en sciences math©matiques por la universidad de Ginebra y doctor en Matem¡ticas por la UCM. Ha sido Profesor en las universidades aut3noma y Polit©cnica de Madrid y en la universidad de Ginebra. Es Catedr¡tico de instituto, de escuela universitaria y del Profesorado. Ha sido Catedr¡tico de la universidad de C3rdoba y de la de Alcal¡ de Henares donde fue secretario General y decano de la Facultad de Ciencias. desde 1981 es Catedr¡tico de la UCM e imparte clases en las Facultades de CC. biol3gicas y de CC. Geol3gicas. M¡s informaci3n en la p¡gina web: https://campusvirtual.ucm.es/prof/aperezdevargas.html.
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