Introduction to statistics and data analysis [electronic resource] : with exercises, solutions and applications in R / Christian Heumann, Michael Schomaker, Shalabh.
Tipo de material:
- texto
- computador
- recurso en línea
- 3319461621
- 9783319461625
- 519.5 H593 23
Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura topográfica | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
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Institución Universitaria Mayor de Cartagena - Sede Centro | 519.5 H593 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible |
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Part I Descriptive Statistics: Introduction and Framework -- Frequency Measures and Graphical Representation of Data -- Measures of Central Tendency and Dispersion -- Association of Two Variables -- Part I Probability Calculus: Combinatorics -- Elements of Probability Theory -- Random Variables -- Probability Distributions -- Part III Inductive Statistics: Inference -- Hypothesis Testing -- Linear Regression -- Part IV Appendices: Introduction to R -- Solutions to Exercises -- Technical Appendix -- Visual Summaries.
Este libro de texto introductorio de estadísticas transmite los conceptos y herramientas esenciales necesarios para desarrollar y fomentar el pensamiento estadístico. Presenta métodos estadísticos descriptivos, inductivos y exploratorios y guía al lector a través del proceso de análisis cuantitativo de datos. En las ciencias experimentales y la investigación interdisciplinaria, el análisis de datos se ha convertido en una parte integral de cualquier estudio científico. Cuestiones como juzgar la credibilidad de los datos, analizar los datos, evaluar la confiabilidad de los resultados obtenidos y finalmente extraer las conclusiones correctas y apropiadas de los resultados son vitales.El texto está destinado principalmente a estudiantes de pregrado en disciplinas como administración de empresas, ciencias sociales, medicina, política, macroeconomía, etc. Presenta una gran cantidad de ejemplos, ejercicios y soluciones con código de computadora en el lenguaje de programación estadística R, así como material complementario eso permitir al lector adaptar rápidamente todos los métodos a sus propias aplicaciones.