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Estadistica y Econometria - con un Disquete
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Indice de contenidos de este Libro Prefacio
Instrucciones de uso del disco de datos
PARTE I: ORGANIZACION DE DATOS
Capítulo 1. Organización y análisis de datos
1.1. Primeros conceptos
1.1.1. El objeto de la Estadística
1.1.2. Tipos de variables
1.2. Organización de datos
1.2.1. Tabulación
1.2.2. Distribuciones de frecuencias simples y acumuladas
1.2.3. Distribución de frecuencias por agrupación
1.2.4. Representaciones gráficas
1.2.5. Clases de datos económicos
1.3. Medidas descriptivas numéricas
1.3.1. Momentos de una distribución de frecuencias
1.3.2. Medidas de posición central
1.3.3. Medidas de posición no central
1.3.4. Medidas de dispersión
1.3.5. Medidas de forma
1.4. Relaciones entre ......
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Instrucciones de uso del disco de datos
PARTE I: ORGANIZACION DE DATOS
Capítulo 1. Organización y análisis de datos
1.1. Primeros conceptos
1.1.1. El objeto de la Estadística
1.1.2. Tipos de variables
1.2. Organización de datos
1.2.1. Tabulación
1.2.2. Distribuciones de frecuencias simples y acumuladas
1.2.3. Distribución de frecuencias por agrupación
1.2.4. Representaciones gráficas
1.2.5. Clases de datos económicos
1.3. Medidas descriptivas numéricas
1.3.1. Momentos de una distribución de frecuencias
1.3.2. Medidas de posición central
1.3.3. Medidas de posición no central
1.3.4. Medidas de dispersión
1.3.5. Medidas de forma
1.4. Relaciones entre ......
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Indice de contenidos de este Libro Prefacio
Instrucciones de uso del disco de datos
PARTE I: ORGANIZACION DE DATOS
Capítulo 1. Organización y análisis de datos
1.1. Primeros conceptos
1.1.1. El objeto de la Estadística
1.1.2. Tipos de variables
1.2. Organización de datos
1.2.1. Tabulación
1.2.2. Distribuciones de frecuencias simples y acumuladas
1.2.3. Distribución de frecuencias por agrupación
1.2.4. Representaciones gráficas
1.2.5. Clases de datos económicos
1.3. Medidas descriptivas numéricas
1.3.1. Momentos de una distribución de frecuencias
1.3.2. Medidas de posición central
1.3.3. Medidas de posición no central
1.3.4. Medidas de dispersión
1.3.5. Medidas de forma
1.4. Relaciones entre variables
1.4.1. Análisis gráfico de relaciones
1.4.2. Análisis estadístico de relaciones
Ejercicios
Capítulo 2. Tasas de variación en datos temporales
2.1. Tasas de variación y tendencia de una variable
2.1.1. Tasa de variación instantánea y tasa de variación en un
intervalo de tiempo
2.1.2. Tendencias deterministas
2.1.3. Tendencias deterministas y tasas de variación
2.1.4. Predicción a partir de un modelo en logaritmos
2.2. Medias móviles como aproximación a la evolución tendencial
2.3. Cálculo de tasas de variación en series temporales observadas
frecuentemente
2.3.1. La tasa T11 o tasa intermensual (tasa intertrimestral en series trimestrales)
2.3.2. La tasa T112 o tasa interanual T14 en series trimestrales)
2.3.3. Tasas de variación de medias móviles
2.4. Análisis clásico de series temporales
Ejercicios
Capítulo 3. Números índices
3.1. Primeras definiciones
3.2. Propiedades de los números índices simples
3.3. Cambio de base y cambio de origen en números índices simples
3.4. Indices sintéticos o complejos
3.4.1. El índice media aritmética
3.4.2. El índice media armónica
3.4.3. El índice media geométrica
3.4.4. Relaciones entre los índices media aritmética, armónica
y geométrica
3.5. Indices sintéticos ponderados
3.5.1. El índice de Laspeyres
3.5.2. El índice de Paasche
3.5.3. Ventajas de los índices de Laspeyres y Paasche
3.5.4. Inconvenientes de los índices de Laspeyres y Paasche
3.5.5. Relaciones entre índices
3.6. Otros índices
3.7. Indices encadenados
3.8. Cambio de base y cambio de origen en números índices complejos
3.9. Enlaces de índices
3.10. Participación y repercusión
3.11. Deflación de series económicas
3.12. Corrección de estacionalidad en números índices
Ejercicios
PARTE II: TEORIA DE LA PROBABILIDAD
Capítulo 4. Teoría de la probabilidad
4.1. Fenómeno aleatorio. Suceso
4.2. La función de probabilidad
4.2.1. Conceptos de probabilidad
4.2.2. Propiedades de una medida de probabilidad
4.3. Probabilidad condicionada
4.4. Independencia
4.5. Combinatoria
4.5.1. Muestreo con reemplazamiento
4.5.2. Muestreo sin reemplazamiento
4.6. Distribuciones asociadas al muestreo
4.6.1. La distribución hipergeométrica
4.6.2. Las distribuciones de Bernouilli y binomial
Ejercicios
Capítulo 5. Variables aleatorias
5.1. Funciones de probabilidad
5.1.1. Funciones de probabilidad discretas
5.1.2. Funciones de probabilidad continuas
5.2. Variable aleatoria
5.2.1. Definición
5.2.2. Distribución de probabilidad
5.2.3. Función de distribución
5.2.4. Propiedades de la función de distribución
5.3. Esperanza matemática de una distribución de probabilidad
5.4. Momentos de una distribución de probabilidad
5.5. Medidas de posición, dispersión y forma
5.5.1. Medidas deposición central
5.5.2. Medidas de posición no central
5.5.3. Medidas de dispersión
5.5.4. Medidas de forma
5.6. Variable aleatoria tipificada
5.7. La desigualdad de Chebychev
5.8. La función generatriz de momentos
5.9. Transformación de variables en distribuciones de probabilidad
5.9.1. Transformación lineal de variables
5.9.2. Transformaciones no lineales
Ejercicios
Capítulo 6. Modelos de distribución de probabilidad
6.1. Distribuciones de probabilidad de tipo discreto
6.1.1. Las distribuciones hipergeométrica, Bernouilli y binomial
6.1.2. La distribución geométrica
6.1.3. La distribución binomial negativa
6.1.4. La distribución de Poisson
6.2. Distribuciones de probabilidad de tipo continuo
6.2. 1. La distribución uniforme
6.2.2. La distribución exponencial
6.2.3. La distribución Gamma
6.2.4. La distribución Normal
6.2.5. La distribución de probabilidad log-Normal
Apéndice 6.A: Las funciones Gamma
Ejercicios
Capítulo 7. Distribuciones multivariantes
7.1. Introducción
7.2. Distribuciones de probabilidad bivarlantes de tipo discreto
7.2.1. Distribuciones de probabilidad marginales
7.2.2. Momentos respecto al origen y respecto a la esperanza
matemática
7.2.3. Independencia entre variables aleatorias
7.2.4. Distribuciones de probabilidad condicionadas
7.2.5. Distribuciones condicionales e independencia
7.2.6. Esperanza condicional
7.3. Distribuciones de probabilidad bivariantes de tipo continuo
7.3.1. Momentos respecto al origen y respecto a la esperanza matemática
7.3.2. Distribuciones de probabilidad condicionadas
7.3.3. Independencia entre variables aleatorias
7.4. Distribuciones de probabilidad multivariantes
7.4.1. Distribuciones de probabilidad marginales y condicionadas
7.4.2. Funciones generatrices de momentos
7.5. Transformaciones de variables en distribuciones multivariantes
7.6. Distribuciones multivariantes de tipo discreto
7.7. La distribución normal bivariante
Ejercicios
Capítulo 8. Distribuciones de funciones de variables aleatorias y aproximaciones
8.1. Muestreo aleatorio simple
8.2. Distribución de combinaciones lineales de variables aleatorias
8.3. La distribución chi-cuadrado, X2
8.4. Distribución de funciones de variables aleatorias Normales
8.5. La distribución t de Student
8.6. Distribución de la varianza y cuasivarianza muestrales en poblaciones Normales
8.7. La distribución F de Fisher-Snedecor
8.8. Convergencia de sucesiones de variables aleatorias
8.8.1. Convergencia en probabilidad
8.8.2. Convergencia en distribución
8.8.3. El Teorema Central del Límite
Ejercicios
PARTE III: INFERENCIA ESTADISTICA
Capítulo 9. Estimación
9.1. Primeros conceptos: estimador puntual e intervalo de confianza
9.2. Propiedades de un estimador
9.2.1. Estimador insesgado
9.2.2. Eficiencia de un estimador
9.2.3. Error Cuadrático Medio de un estimador
9.2.4. Estimador consistente
9.2.5. Estimador suficiente
9.3. Procedimientos de estimación
9.3.1. El método de máxima verosimilitud
9.3.1.1. Estimación de máxima verosimilitud en una población Normal
9.3.1.2. Propiedades del estimador de Máxima Verosimilitud
9.3.2. El método de momentos
9.3.2.1. Propiedades de los estimadores del método de momentos
9.4. Intervalos de confianza para la esperanza matemática
9.4.1. Población Normal con varianza conocida
9.4.2. Población Normal con varianza desconocida
9.4.3. Intervalos de confianza con poblaciones distintas de la Normal
9.4.4. Intervalos para la diferencia de esperanzas en poblaciones Normales
9.5. Intervalos de confianza para la varianza y para el cociente de varianzas en poblaciones
Normales
9.6. Intervalos de confianza para proporciones
Ejercicios
Capítulo 10. Contrastación de hipótesis estadísticas
10.1. Conceptos fundamentales, en la contrastación de hipótesis estadísticas
10.2. Contraste de hipótesis acerca de proporciones
10.3. Potencia y tamaño muestral
10.4. Contrastes sobre la esperanza matemática de una población
Normal
10.5. Contraste sobre la varianza de una población Normal
10.6 Regiones críticas óptimas
10.7. Contrastes de razón de verosimilitudes
10.8. El problema de dos muestras
10.9. Contrastes de igualdad de esperanzasen poblaciones Normales
10.9.l. Varianzas conocidas
10.9.2. Varianzas desconocidas
10.10. Contraste de igualdad de proporciones
10.11. Contraste de igualdad de varianzas
Ejercicios
Capítulo 11. Muestreo en poblaciones finitas
11.1. Tipos de muestreo aleatorio simple
11.1.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.1.2. Muestreo con reemplazamiento
11.2. Estimación del total, la media, la proporción poblacionales y el
total de clase
11.2.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.2.2. Muestreo con reemplazamiento
11.3. Varianzas teóricas de los estimadores de la media, el total y la
proporción poblacionales
11.3.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.3.2. Muestreo con reemplazamiento
11.4. Propiedades de la cuasivarianza en poblaciones finitas
11.4.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.4.2. Muestreo con reemplazamiento
11.5. Estimación de la varianza de los estimadores de la media, el
total y la proporción poblacionales
11.5.1. Varianza del estimador de la media poblacional
11.5.2. Varianza del estimador del total poblacional
11.5.3. Varianza del estimador de la proporción poblacional
11.6. Aplicaciones del muestreo en poblaciones finitas
11.7. Intervalos de confianza para los estadísticos poblacionales:
media, total, proporción y total de clase
11.8. Determinación del tamaño óptimo muestral para la estimación de
parámetros poblacionales
Ejercicios
Capítulo 12. Contrastes no paramétricos
12.1. Introducción
12.2. Contrastes de ajuste a una distribución teórica
12.2. 1. Contrastes basados en la distribución de frecuencias
muestral
12.2.1.1. El contraste chi-cuadrado
12.2.1.2. Contraste de Kolmogorov-Smirnov
12.2.2. Contrastes basados en estadísticos de posición
12.2.2.1. Contraste de los signos
12.2.2.2. Contraste de la mediana
12.2.2.3. Contraste de Wilcoxon de rangos con signos
12.2.2.4. Contraste de Normalidad
12.3. Contrastes de homogeneidad entre distribuciones
12.3.1. Contrastes de homogeneidad en muestras bidimensionales pareadas
12.3.1.1. Contraste del signo
12.3.1.2. Contraste de Wilcoxon
12.3.2. Contrastes de homogeneidad generales
12.3.2.1. Contraste de Kolmogorov-Smirnov para dos
muestras
12.3.2.2. Contraste de Mann-Whitney de sumas de rangos
12.3.2.3. Contraste de Siegel-Tukey de igualdad de varianzas
12.3.2.4. Contraste de Kruskal-Wallis
12.3.2.5. Contraste de chi-cuadrado de Pearson
12.3.2.6. Contraste de rachas
12.4. Contrastes de aleatoriedad
12.4.1. Contraste de rachas
12.4.2. Contraste de diferencias sucesivas
12.5. Contrastes de asociación entre distribuciones
12.5.1. Contraste de Spearman de correlación por rangos
12.5.2. Contraste de Kendall
12.5.3. Tablas de contingencia
12.5.4. Coeficientes de correlación para datos cualitativos
Apéndice 12.A: Derivación del coeficiente de correlación de rangos de
Spearman
Apéndice 12.13: Distribución del estadístico de Pearson
Ejercicios
PARTE IV: ECONOMETRIA
Capítulo 13. El modelo de regresión lineal
13.1. El modelo de regresión lineal
13.1.1. El modelo de regresión lineal simple
13.1.2. Componentes del modelo de regresión
13.1.3. Supuestos del modelo de regresión lineal
13.2. El estimador de mínimos cuadrados ordinarios
13.2.1. Esperanza matemática del estimador
13.2.2. Matriz de covarianzas del estimador
13.2.3. Eficiencia del estimador
13.3. Medidas de bondad de ajuste
13.3.1. Error Estándar de la Regresión (EER)
13.3.2. El coeficiente de determinación
13.4. Cambios de escala y de origen
13.4.1. Cambios en la variable independiente
13.4.2. Cambios en la variable dependiente
13.5. El modelo en desviaciones con respecto a la media
13.6. Regresión lineal con observaciones repetidas
13.7 Correlación y regresión
Apéndice 13.A: Ausencia de sesgo en el estimador MCO de la varianza
del término de error
Ejercicios
Capítulo 14. Utilización práctica del modelo de regresión
14.1. Contraste de hipótesis acerca de los coeficientes del modelo de
regresión
14.2. Predicción con el modelo de regresión
14.3. Regresión con variables tendenciales
14.4. Heterocedasticidad
14.4.1. Definición y consecuencias
14.4.2. Detección
14.4.3. Estimación en presencia de heterocedasticidad
14.5. Autocorrelación
14.5.1. ¿Qué hacer en presencia de autocorrelación?
14.5.2. Comentarios generales
Apéndice 14.A: Distribución de probabilidad del estimador de la
varianza del término de error
Apéndice 14.B: Varianza del error de predicción
Ejercicios
Capítulo 15. El modelo de regresión múltiple
15.1. El modelo de regresión múltiple
15.2. Estimación por mínimos cuadrados del modelo de regresión múltiple
15.2. 1. El estimador MCO
15.2.2. Grado de ajuste del model() de
lineal múltiple
15.2.3. Coeficientes de correlación parcial
15.3. Contraste de hipótesis en el modelo de regresión múltiple
15.3.1. Contraste acerca de coeficientes individuales
15.3.2. Contraste de significación global
15.3.3. Contraste de una combinación lineal de los coeficientes
15.3.4. Contraste de cambio estructural. El test de Chow
15.4. El coeficiente de determinación ajustado
15.5. Otras formas funcionales
15.5.1. El modelo cuadrático de regresión
15.5.2. El modelo lineal en logaritmos de las variables
15.5.3. El modelo de regresión exponencial o semilogarítmico
15.6. Regresión con variables ficticias
15.6. 1. Contrastes de heterogeneidad con varíables ficticias
15.6.2. Tratamiento de la estacionalidad con variables ficticias
Ejercicios Apéndice
Tablas Bibliografía
Indice analítico
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Instrucciones de uso del disco de datos
PARTE I: ORGANIZACION DE DATOS
Capítulo 1. Organización y análisis de datos
1.1. Primeros conceptos
1.1.1. El objeto de la Estadística
1.1.2. Tipos de variables
1.2. Organización de datos
1.2.1. Tabulación
1.2.2. Distribuciones de frecuencias simples y acumuladas
1.2.3. Distribución de frecuencias por agrupación
1.2.4. Representaciones gráficas
1.2.5. Clases de datos económicos
1.3. Medidas descriptivas numéricas
1.3.1. Momentos de una distribución de frecuencias
1.3.2. Medidas de posición central
1.3.3. Medidas de posición no central
1.3.4. Medidas de dispersión
1.3.5. Medidas de forma
1.4. Relaciones entre variables
1.4.1. Análisis gráfico de relaciones
1.4.2. Análisis estadístico de relaciones
Ejercicios
Capítulo 2. Tasas de variación en datos temporales
2.1. Tasas de variación y tendencia de una variable
2.1.1. Tasa de variación instantánea y tasa de variación en un
intervalo de tiempo
2.1.2. Tendencias deterministas
2.1.3. Tendencias deterministas y tasas de variación
2.1.4. Predicción a partir de un modelo en logaritmos
2.2. Medias móviles como aproximación a la evolución tendencial
2.3. Cálculo de tasas de variación en series temporales observadas
frecuentemente
2.3.1. La tasa T11 o tasa intermensual (tasa intertrimestral en series trimestrales)
2.3.2. La tasa T112 o tasa interanual T14 en series trimestrales)
2.3.3. Tasas de variación de medias móviles
2.4. Análisis clásico de series temporales
Ejercicios
Capítulo 3. Números índices
3.1. Primeras definiciones
3.2. Propiedades de los números índices simples
3.3. Cambio de base y cambio de origen en números índices simples
3.4. Indices sintéticos o complejos
3.4.1. El índice media aritmética
3.4.2. El índice media armónica
3.4.3. El índice media geométrica
3.4.4. Relaciones entre los índices media aritmética, armónica
y geométrica
3.5. Indices sintéticos ponderados
3.5.1. El índice de Laspeyres
3.5.2. El índice de Paasche
3.5.3. Ventajas de los índices de Laspeyres y Paasche
3.5.4. Inconvenientes de los índices de Laspeyres y Paasche
3.5.5. Relaciones entre índices
3.6. Otros índices
3.7. Indices encadenados
3.8. Cambio de base y cambio de origen en números índices complejos
3.9. Enlaces de índices
3.10. Participación y repercusión
3.11. Deflación de series económicas
3.12. Corrección de estacionalidad en números índices
Ejercicios
PARTE II: TEORIA DE LA PROBABILIDAD
Capítulo 4. Teoría de la probabilidad
4.1. Fenómeno aleatorio. Suceso
4.2. La función de probabilidad
4.2.1. Conceptos de probabilidad
4.2.2. Propiedades de una medida de probabilidad
4.3. Probabilidad condicionada
4.4. Independencia
4.5. Combinatoria
4.5.1. Muestreo con reemplazamiento
4.5.2. Muestreo sin reemplazamiento
4.6. Distribuciones asociadas al muestreo
4.6.1. La distribución hipergeométrica
4.6.2. Las distribuciones de Bernouilli y binomial
Ejercicios
Capítulo 5. Variables aleatorias
5.1. Funciones de probabilidad
5.1.1. Funciones de probabilidad discretas
5.1.2. Funciones de probabilidad continuas
5.2. Variable aleatoria
5.2.1. Definición
5.2.2. Distribución de probabilidad
5.2.3. Función de distribución
5.2.4. Propiedades de la función de distribución
5.3. Esperanza matemática de una distribución de probabilidad
5.4. Momentos de una distribución de probabilidad
5.5. Medidas de posición, dispersión y forma
5.5.1. Medidas deposición central
5.5.2. Medidas de posición no central
5.5.3. Medidas de dispersión
5.5.4. Medidas de forma
5.6. Variable aleatoria tipificada
5.7. La desigualdad de Chebychev
5.8. La función generatriz de momentos
5.9. Transformación de variables en distribuciones de probabilidad
5.9.1. Transformación lineal de variables
5.9.2. Transformaciones no lineales
Ejercicios
Capítulo 6. Modelos de distribución de probabilidad
6.1. Distribuciones de probabilidad de tipo discreto
6.1.1. Las distribuciones hipergeométrica, Bernouilli y binomial
6.1.2. La distribución geométrica
6.1.3. La distribución binomial negativa
6.1.4. La distribución de Poisson
6.2. Distribuciones de probabilidad de tipo continuo
6.2. 1. La distribución uniforme
6.2.2. La distribución exponencial
6.2.3. La distribución Gamma
6.2.4. La distribución Normal
6.2.5. La distribución de probabilidad log-Normal
Apéndice 6.A: Las funciones Gamma
Ejercicios
Capítulo 7. Distribuciones multivariantes
7.1. Introducción
7.2. Distribuciones de probabilidad bivarlantes de tipo discreto
7.2.1. Distribuciones de probabilidad marginales
7.2.2. Momentos respecto al origen y respecto a la esperanza
matemática
7.2.3. Independencia entre variables aleatorias
7.2.4. Distribuciones de probabilidad condicionadas
7.2.5. Distribuciones condicionales e independencia
7.2.6. Esperanza condicional
7.3. Distribuciones de probabilidad bivariantes de tipo continuo
7.3.1. Momentos respecto al origen y respecto a la esperanza matemática
7.3.2. Distribuciones de probabilidad condicionadas
7.3.3. Independencia entre variables aleatorias
7.4. Distribuciones de probabilidad multivariantes
7.4.1. Distribuciones de probabilidad marginales y condicionadas
7.4.2. Funciones generatrices de momentos
7.5. Transformaciones de variables en distribuciones multivariantes
7.6. Distribuciones multivariantes de tipo discreto
7.7. La distribución normal bivariante
Ejercicios
Capítulo 8. Distribuciones de funciones de variables aleatorias y aproximaciones
8.1. Muestreo aleatorio simple
8.2. Distribución de combinaciones lineales de variables aleatorias
8.3. La distribución chi-cuadrado, X2
8.4. Distribución de funciones de variables aleatorias Normales
8.5. La distribución t de Student
8.6. Distribución de la varianza y cuasivarianza muestrales en poblaciones Normales
8.7. La distribución F de Fisher-Snedecor
8.8. Convergencia de sucesiones de variables aleatorias
8.8.1. Convergencia en probabilidad
8.8.2. Convergencia en distribución
8.8.3. El Teorema Central del Límite
Ejercicios
PARTE III: INFERENCIA ESTADISTICA
Capítulo 9. Estimación
9.1. Primeros conceptos: estimador puntual e intervalo de confianza
9.2. Propiedades de un estimador
9.2.1. Estimador insesgado
9.2.2. Eficiencia de un estimador
9.2.3. Error Cuadrático Medio de un estimador
9.2.4. Estimador consistente
9.2.5. Estimador suficiente
9.3. Procedimientos de estimación
9.3.1. El método de máxima verosimilitud
9.3.1.1. Estimación de máxima verosimilitud en una población Normal
9.3.1.2. Propiedades del estimador de Máxima Verosimilitud
9.3.2. El método de momentos
9.3.2.1. Propiedades de los estimadores del método de momentos
9.4. Intervalos de confianza para la esperanza matemática
9.4.1. Población Normal con varianza conocida
9.4.2. Población Normal con varianza desconocida
9.4.3. Intervalos de confianza con poblaciones distintas de la Normal
9.4.4. Intervalos para la diferencia de esperanzas en poblaciones Normales
9.5. Intervalos de confianza para la varianza y para el cociente de varianzas en poblaciones
Normales
9.6. Intervalos de confianza para proporciones
Ejercicios
Capítulo 10. Contrastación de hipótesis estadísticas
10.1. Conceptos fundamentales, en la contrastación de hipótesis estadísticas
10.2. Contraste de hipótesis acerca de proporciones
10.3. Potencia y tamaño muestral
10.4. Contrastes sobre la esperanza matemática de una población
Normal
10.5. Contraste sobre la varianza de una población Normal
10.6 Regiones críticas óptimas
10.7. Contrastes de razón de verosimilitudes
10.8. El problema de dos muestras
10.9. Contrastes de igualdad de esperanzasen poblaciones Normales
10.9.l. Varianzas conocidas
10.9.2. Varianzas desconocidas
10.10. Contraste de igualdad de proporciones
10.11. Contraste de igualdad de varianzas
Ejercicios
Capítulo 11. Muestreo en poblaciones finitas
11.1. Tipos de muestreo aleatorio simple
11.1.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.1.2. Muestreo con reemplazamiento
11.2. Estimación del total, la media, la proporción poblacionales y el
total de clase
11.2.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.2.2. Muestreo con reemplazamiento
11.3. Varianzas teóricas de los estimadores de la media, el total y la
proporción poblacionales
11.3.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.3.2. Muestreo con reemplazamiento
11.4. Propiedades de la cuasivarianza en poblaciones finitas
11.4.1. Muestreo sin reemplazamiento
11.4.2. Muestreo con reemplazamiento
11.5. Estimación de la varianza de los estimadores de la media, el
total y la proporción poblacionales
11.5.1. Varianza del estimador de la media poblacional
11.5.2. Varianza del estimador del total poblacional
11.5.3. Varianza del estimador de la proporción poblacional
11.6. Aplicaciones del muestreo en poblaciones finitas
11.7. Intervalos de confianza para los estadísticos poblacionales:
media, total, proporción y total de clase
11.8. Determinación del tamaño óptimo muestral para la estimación de
parámetros poblacionales
Ejercicios
Capítulo 12. Contrastes no paramétricos
12.1. Introducción
12.2. Contrastes de ajuste a una distribución teórica
12.2. 1. Contrastes basados en la distribución de frecuencias
muestral
12.2.1.1. El contraste chi-cuadrado
12.2.1.2. Contraste de Kolmogorov-Smirnov
12.2.2. Contrastes basados en estadísticos de posición
12.2.2.1. Contraste de los signos
12.2.2.2. Contraste de la mediana
12.2.2.3. Contraste de Wilcoxon de rangos con signos
12.2.2.4. Contraste de Normalidad
12.3. Contrastes de homogeneidad entre distribuciones
12.3.1. Contrastes de homogeneidad en muestras bidimensionales pareadas
12.3.1.1. Contraste del signo
12.3.1.2. Contraste de Wilcoxon
12.3.2. Contrastes de homogeneidad generales
12.3.2.1. Contraste de Kolmogorov-Smirnov para dos
muestras
12.3.2.2. Contraste de Mann-Whitney de sumas de rangos
12.3.2.3. Contraste de Siegel-Tukey de igualdad de varianzas
12.3.2.4. Contraste de Kruskal-Wallis
12.3.2.5. Contraste de chi-cuadrado de Pearson
12.3.2.6. Contraste de rachas
12.4. Contrastes de aleatoriedad
12.4.1. Contraste de rachas
12.4.2. Contraste de diferencias sucesivas
12.5. Contrastes de asociación entre distribuciones
12.5.1. Contraste de Spearman de correlación por rangos
12.5.2. Contraste de Kendall
12.5.3. Tablas de contingencia
12.5.4. Coeficientes de correlación para datos cualitativos
Apéndice 12.A: Derivación del coeficiente de correlación de rangos de
Spearman
Apéndice 12.13: Distribución del estadístico de Pearson
Ejercicios
PARTE IV: ECONOMETRIA
Capítulo 13. El modelo de regresión lineal
13.1. El modelo de regresión lineal
13.1.1. El modelo de regresión lineal simple
13.1.2. Componentes del modelo de regresión
13.1.3. Supuestos del modelo de regresión lineal
13.2. El estimador de mínimos cuadrados ordinarios
13.2.1. Esperanza matemática del estimador
13.2.2. Matriz de covarianzas del estimador
13.2.3. Eficiencia del estimador
13.3. Medidas de bondad de ajuste
13.3.1. Error Estándar de la Regresión (EER)
13.3.2. El coeficiente de determinación
13.4. Cambios de escala y de origen
13.4.1. Cambios en la variable independiente
13.4.2. Cambios en la variable dependiente
13.5. El modelo en desviaciones con respecto a la media
13.6. Regresión lineal con observaciones repetidas
13.7 Correlación y regresión
Apéndice 13.A: Ausencia de sesgo en el estimador MCO de la varianza
del término de error
Ejercicios
Capítulo 14. Utilización práctica del modelo de regresión
14.1. Contraste de hipótesis acerca de los coeficientes del modelo de
regresión
14.2. Predicción con el modelo de regresión
14.3. Regresión con variables tendenciales
14.4. Heterocedasticidad
14.4.1. Definición y consecuencias
14.4.2. Detección
14.4.3. Estimación en presencia de heterocedasticidad
14.5. Autocorrelación
14.5.1. ¿Qué hacer en presencia de autocorrelación?
14.5.2. Comentarios generales
Apéndice 14.A: Distribución de probabilidad del estimador de la
varianza del término de error
Apéndice 14.B: Varianza del error de predicción
Ejercicios
Capítulo 15. El modelo de regresión múltiple
15.1. El modelo de regresión múltiple
15.2. Estimación por mínimos cuadrados del modelo de regresión múltiple
15.2. 1. El estimador MCO
15.2.2. Grado de ajuste del model() de
lineal múltiple
15.2.3. Coeficientes de correlación parcial
15.3. Contraste de hipótesis en el modelo de regresión múltiple
15.3.1. Contraste acerca de coeficientes individuales
15.3.2. Contraste de significación global
15.3.3. Contraste de una combinación lineal de los coeficientes
15.3.4. Contraste de cambio estructural. El test de Chow
15.4. El coeficiente de determinación ajustado
15.5. Otras formas funcionales
15.5.1. El modelo cuadrático de regresión
15.5.2. El modelo lineal en logaritmos de las variables
15.5.3. El modelo de regresión exponencial o semilogarítmico
15.6. Regresión con variables ficticias
15.6. 1. Contrastes de heterogeneidad con varíables ficticias
15.6.2. Tratamiento de la estacionalidad con variables ficticias
Ejercicios Apéndice
Tablas Bibliografía
Indice analítico
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