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E s t a d s t i c a a p l i c a d a a l o s
negocios y la economa
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E s t a d s t i c a a p l i c a d a a l o s
negocios y la economaD e c i m o t e r c e r a e d i c i n
Douglas A. LindCoastal Carolina University and University of Toledo
William G. MarchalThe University of Toledo
Samuel A. WathenCoastal Carolina University
MXICO AUCKLAND BOGOT BUENOS AIRES CARACAS GUATEMALA LISBOA LONDRES MADRID MILN MONTREAL NUEVA DELHI NUEVA YORK SAN FRANCISCO SAN JUAN
SAN LUIS SANTIAGO SO PAULO SIDNEY SINGAPUR TORONTO
Revisin tcnica
Ofelia Vizcano DazDepartamento de Matemticas
Instituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Ciudad de Mxico
Enrique Cuevas RodrguezCentro Universitario de Ciencias
Econmico Administrativas (CUCEA) Universidad de Guadalajara
Gilberto Prieto MornDivisin de Estudios de Posgrado
Facultad de Contadura y Administracin Universidad Nacional Autnoma de Mxico
Margarita Orozco GmezInstituto Tecnolgico y de Estudios
Superiores de Monterrey, Campus Guadalajara
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Director Higher Education: Miguel ngel Toledo CastellanosDirector editorial: Ricardo A. del Bosque AlaynEditor sponsor: Jess Mares ChacnEditora de desarrollo: Marcela Rocha MartnezSupervisor de produccin: Zeferino Garca Garca
Traduccin de: Jorge Yescas y Javier Len Crdenas
ESTaDSTica aplicaDa a loS nEgocioS y la EconomaDecimotercera edicin
Prohibida la reproduccin total o parcial de esta obra, por cualquier medio, sin la autorizacin escrita del editor.
DERECHOS RESERVADOS 2008 respecto a la tercera edicin en espaol porMcGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S. A. de C. V.A Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc. Prolongacin Paseo de la Reforma 1015, Torre A, Pisos 16 y 17, Colonia Desarrollo Santa Fe, Delegacin lvaro Obregn C. P. 01376, Mxico, D. F. Miembro de la Cmara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Nm. 736
iSBn 13: 978-970-10-6674-4iSBn 10: 970-10-6674-X(ISBN: 970-10-4834-2 de la edicin anterior)
Traducido de la decimotercera edicin en ingls de la obra Statistical Techniques in Business and Economics by Douglas A. Lind, William G. Marchal, and Samuel A. WathenCopyright 2008 by McGraw-Hill/Irwin. All rights reserved.007-303022-8
0123456789 09765432108
Impreso en Mxico Printed in Mexico
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Para Jane, mi esposa y mejor amiga; y para nuestros hijos, sus esposas y nuestros nietos: Mike y Sue (Steve y Courtney), Steve y Kathryn (Kennedy) y Mark y Sarah (Jared, Drew y Nate).
Douglas A. Lind
Para Elizabeth y William, los miembros ms recientes de nuestra familia.
William G. Marchal
A mi maravillosa familia: Isaac, Hannah y Barb.
Samuel A. Wathen
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El objetivo de Estadstica aplicada a los negocios y la economa es proporcionar a los es-tudiantes de administracin, marketing, finanzas, contabilidad, economa y otros campos de la administracin de negocios un estudio introductorio de las diversas aplicaciones de la estadstica descriptiva y de la estadstica inferencial. Aunque nos concentramos en las aplicaciones a los negocios, tambin incluimos problemas y ejemplos orientados al estu-diante que no requieren cursos anteriores.
La primera edicin de esta obra se public en 1967. En esa poca la localizacin de datos relevantes relacionados con los negocios resultaba difcil. Eso ha cambiado, ahora no constituye un problema. La cantidad de artculos que compra en la tienda de comestibles queda registrada automticamente en la caja. Las compaas telefnicas registran el tiempo y la distancia de nuestras llamadas, y el nmero de la persona a la que llamamos. Las compaas de tarjetas de crdito conservan informacin sobre la cantidad, tiempo, fecha y suma de nuestras compras. Los dispositivos mdicos moni-torean automticamente nuestro ritmo cardiaco, presin sangunea y temperatura. Una gran cantidad de informacin de negocios se registra y presenta en forma casi instant-nea. CNN, USA Today y MSNBC, por ejemplo, cuentan con sitios web donde es posible revisar precios de almacn en menos de veinte minutos.
Hoy da se requiere habilidad para manejar grandes volmenes de informacin. Primero necesitamos ser consumidores crticos de la informacin que otros presentan. Segundo, necesitamos ser capaces de reducir grandes cantidades de informacin en forma concisa y significativa para hacer interpretaciones, juicios y tomar decisiones efectivas.
Todos los estudiantes cuentan con calculadoras o computadoras personales, o tie-nen acceso a stas en un laboratorio de la universidad. Dichas computadoras incluyen software de estadstica, como Microsoft Excel y MINITAB. En una seccin especial, al final de cada captulo, aparecen los comandos necesarios para obtener resultados del software. Dentro de los captulos incluimos pantallas con los datos capturados de tal ma-nera que el estudiante se familiarice con la naturaleza de los resultados. Como conse-cuencia de la disponibilidad de computadoras y software, no es necesario entretenerse en los clculos. Hemos sustituido muchos ejemplos que requieren clculos con proble-mas de interpretacin para ayudar al estudiante a entender e interpretar los resultados estadsticos. Adems, hemos puesto mayor enfoque en la naturaleza conceptual de los estadsticos. Al hacer estos cambios, presentamos, tanto como sea posible, los con-ceptos fundamentales, con ejemplos que los sustentan.
La decimotercera edicin de Estadstica aplicada a los negocios y la economa es resultado de la colaboracin de diversas personas: estudiantes, colegas, revisores y del personal de McGraw-Hill/Irwin. A todos les agradecemos. Deseamos expresar nuestra sincera gratitud a los participantes del grupo de reconocimiento y enfoque, y a los si-guientes revisores:
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Prefacio
Revisores
Sung K. AhnWashington State University-PullmanPamela A. BogerOhio University-AthensGiorgio CanarellaCalifornia State University-Los ngelesAnne DaveyNortheastern State UniversityNirmal DeviEmbry Riddle Aeronautical University
Clifford B. HawleyWest Virginia UniversityLloyd R. JaisinghMorehead State UniversityJohn D. McGinnisPennsylvania State-AltoonaMary Ruth J. McRaeAppalachian State UniversityJackie MillerOhio State UniversityElizabeth J.T. MurffEastern Washington University
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Prefacioviii
Ren OrdoezSouthern Oregon UniversityJoseph PetryUniversity of Illinois en Urbana, ChampaignMichael RacerUniversity of MemphisDarrel RadsonDrexel UniversityChristopher W. RogersMiami Dade CollegeStephen Hays RussellWeber State UniversityMartin SaboCommunity College of DenverAmar SahaySalt Lake Community College y University of UtahNina SarkarQueensborough Community College
Gary SmithFlorida State UniversityStanley D. StephensonTexas State University, San MarcosLawrence TatumBaruch CollegeDaniel TschoppDaeman CollegeJesus M. ValenciaSlippery Rock UniversityJoseph Van MatreUniversity of Alabama en BirminghamKathleen WhitcombUniversity of South CarolinaBlake WhittenUniversity of IowaOliver YuSan Jose State University
Nawar Al-SharaAmerican UniversityCharles H. ApigianMiddle Tennessee State UniversityNagraj BalakrishnanClemson UniversityPhilip BoudreauxUniversity of Louisiana at LafayetteNancy BrooksUniversity of VermontQidong CaoWinthrop UniversityMargaret M. CapenEast Carolina UniversityRobert CarverStonehill CollegeJan E. ChristopherDelaware State UniversityJames CochranLouisiana Tech UniversityFarideh Dehkordi-VakilWestern Illinois UniversityBrandt DeppaWinona State UniversityBernard DickmanHofstra University
Casey DiRienzoElon UniversityErick M. ElderUniversity of Arkansas at Little RockNicholas R. FarnumCalifornia State University, FullertonK. Renee FisterMurray State UniversityGary FrankoSiena CollegeMaurice GilbertTroy State UniversityDeborah J. GougeonUniversity of ScrantonChristine GuentherPacific UniversityCharles F. HarringtonUniversity of Southern IndianaCraig HeinickeBaldwin-Wallace CollegeGeoge HiltonPacific Union CollegeCindy L. HinzSt. Bonaventure UniversityJohnny C. HoColumbus State University
Participantes del grupo de reconocimiento y enfoque
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Prefacio ix
Shaoming HuangLewis-Clark State CollegeJ. Morgan JonesUniversity of North Carolina en Chapel HillMichael KazlowPace UniversityJohn LawrenceCalifornia State University, FullertonSheila M. LawrenceRutgers the State University of New JerseyJae LeeState University of New York en New PaltzRosa LemelKean UniversityRobert LemkeLake Forest CollegeFrancis P. MathurCalifornia State Polytechnic University, PomonaRalph D. MaySouthwestern Oklahoma State UniversityRichard N. McGrathBowling Green State UniversityLarry T. McRaeAppalachian State UniversityDragan MiljkovicSouthwest Missouri State UniversityJohn M. MillerSam Houston State UniversityCameron MontgomeryDelta State UniversityBroderick OluyedeGeorgia Southern UniversityAndrew PaizisQueens CollegeAndrew L.H. ParkesUniversity of Northern IowaPaul PaschkeOregon State UniversitySrikant RaghavanLawrence Technology UniversitySurekha K.B. RaoIndiana University Northwest
Timothy J. SchibikUniversity of Southern IndianaCarlton ScottUniversity of California, IrvineSamuel L. SeamanBaylor UniversityScott J. SeipelMiddle Tennessee State UniversitySankara N. SethuramanAugusta State UniversityDaniel G. ShimshakUniversity of Massachusetts, BostonRobert K. SmidtCalifornia State Polytechnic UniversityWilliam SteinTexas A&M UniversityRobert E. StevensUniversity of Louisiana en MonroeDebra StiverUniversity of Nevada, RenoRon StundaBirmingham-Southern CollegeEdward SullivanLebanon Valley CollegeDharma ThiruvaiyaruAugusta State UniversityDaniel TschoppDaemen CollegeBulent UyarUniversity of Northern IowaLee J. Van ScyocUniversity of Wisconsin-OshkoshStuart H. WarnockTarleton State UniversityMark H. WitkowskiUniversity of Texas en San AntonioWilliam F. YounkinUniversity of Miami Shuo ZhangState University of New York, FredoniaZhiwei ZhuUniversity of Louisiana en Lafayette
Sus sugerencias y un repaso cuidadoso de la edicin anterior y del original de esta edicin contribuyeron a mejorar el texto.
En especial estamos agradecidos con las siguientes personas. El doctor Leonard Presby, de la William Paterson University; Julia Norton, de la California State University; Hayward y Christopher Rogers, del Miami Dade Collage, revisaron el original y las prue-
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Prefaciox
bas para verificar la precisin de los ejercicios. La profesora Kathleen Whitcom, de la University of South Carolina, prepar la gua de estudio. El doctor Samuel Wathen, de la Coastal Carolina University, elabor el banco de pruebas. El profesor Ren Ordoez, de la Southern Oregon University, prepar la presentacin de PowerPoint. La seora Dense Heban y los autores elaboraron el manual del profesor.
Tambin deseamos agradecer al personal de McGraw-Hill/Irwin, entre ellos a Richard T. Hercher, Jr., editor ejecutivo; a Christina Sanders, editora de desarrollo; Zanca Basu, gerente de marketing; James Labeots, gerente de proyecto, y a quienes no conocemos personalmente y que hicieron valiosas contribuciones.
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Sumario 1 Qu es la estadstica? 1 2 Descripcin de datos: tablas de frecuencias, distribuciones
de frecuencias y su representacin grfica 20
3 Descripcin de datos: medidas numricas 55 4 Descripcin de datos: presentacin y anlisis de datos 98 5 Estudio de los conceptos de la probabilidad 138 6 Distribuciones discretas de probabilidad 180 7 Distribuciones de probabilidad continua 222 8 Mtodos de muestreo y teorema de lmite central 260 9 Estimacin e intervalos de confianza 29310 Pruebas de hiptesis de una muestra 33011 Pruebas de hiptesis para dos muestras 36812 Anlisis de la varianza 40613 Regresin lineal y correlacin 45714 Anlisis de correlacin y regresin mltiple 51115 Nmeros ndice 56916 Series de tiempo y proyeccin 60117 Mtodos no paramtricos: aplicaciones de ji cuadrada 64618 Mtodos no paramtricos: anlisis de datos ordenados 67019 Control estadstico del proceso y administracin
de calidad 710
20 Introduccin a la teora de decisiones 743 MegaStat para Excel 761
Visual Statistics 2.2 765
Apndices, tablas, conjuntos de datos, soluciones 770
Crditos de fotografas 848
ndice 849
Seccin de repaso
Seccin de repaso
Seccin de repaso
Seccin de repaso
Seccin de repaso
Seccin de repaso
Seccin de repaso
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Contenido
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Captulo
1 Qu es la estadstica? 1Introduccin 2
Porqusedebeestudiarestadstica? 2
Quseentiendeporestadstica? 4
Tiposdeestadstica 6
Estadstica descriptiva 6Estadstica inferencial 6
Tipodevariables 8
Nivelesdemedicin 9
Datos de nivel nominal 10Datos de nivel ordinal 11Datos de nivel de intervalo 12Datos de nivel de razn 12
Ejercicios 14
ticayestadstica 14
Aplicacionesde lacomputadora 14
Resumendelcaptulo,Ejerciciosdelcaptulo 16
ejercicios.com,Ejerciciosde labasededatos 18
Respuestasa lasautoevaluaciones 19
Captulo
2 Descripcin de datos: tablas de frecuencias, distribuciones de frecuencias y su representacin grfica 20Introduccin 21
Construccindeuna tablade frecuencias 22
Frecuencias relativas de clase 22Representacin grfica de datos cualitativos 23
Ejercicios 27
Construccindedistribucionesde frecuencias: datoscuantitativos 28
Intervalos de clase y puntos medios de clase 32
Ejemploconasistenciadesoftware 32
Distribucinde frecuencias relativas 33
Ejercicios 33
Representacingrficadeunadistribucin de frecuencias 35
Histograma 35
Polgono de frecuencias 37
Ejercicios 39
Distribuciones de frecuencia acumulativas 41
Ejercicios 43
Resumendelcaptulo 44
Ejerciciosdelcaptulo 45
ejercicios.com 50
Ejerciciosde labasededatos 51
Comandosdesoftware 52
Respuestasa lasautoevaluaciones 53
Captulo
3 Descripcin de datos: medidas numricas 55Introduccin 56
Lamediapoblacional 57
Mediadeunamuestra 58
Propiedadesde lamediaaritmtica 59
Ejercicios 60
Mediaponderada 61
Ejercicios 62
Mediana 62
Moda 64
Ejercicios 65
Solucinconsoftware 66
Posiciones relativasde lamedia, lamedianay lamoda 67
Ejercicios 69
Mediageomtrica 69
Ejercicios 71
Porquestudiar ladispersin? 71
Medidasdedispersin 73
Rango, Desviacin media 73
Ejercicios 75
Varianza y desviacin estndar 76
Ejercicios 78
Solucinconsoftware 80
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xiii
Ejercicios 81
Interpretacinyusosde ladesviacinestndar 81
Teorema de Chebyshev 81
La regla emprica 82
Ejercicios 83
Lamediay ladesviacinestndardedatosagrupados 84
Media aritmtica 84Desviacin estndar 85
Ejercicios 87
ticae informede resultados 88
Resumendelcaptulo 88
Clavedepronunciacin,Ejerciciosdelcaptulo 90
ejercicios.com 94
Ejerciciosde labasededatos,Comandos desoftware 95
Respuestasa lasautoevaluaciones 96
Captulo
4 Descripcin de datos: presentacin y anlisis de datos 98Introduccin 99
Diagramasdepuntos 99
Grficasde talloyhojas 100
Ejercicios 105
Otrasmedidasdedispersin 106
Cuartiles, deciles y percentiles 107
Ejercicios 109
Diagramas de caja 110
Ejercicios 112
Sesgo 113
Ejercicios 117
Descripcinde la relacinentredosvariables 118
Ejercicios 121
Resumendelcaptulo 122
Clavedepronunciacin,Ejerciciosdelcaptulo 123
ejercicios.com,Ejerciciosde labase dedatos 128
Comandosdesoftware 129
Respuestasa lasautoevaluaciones 131
Repasodeloscaptulos1-4 132
Glosario 132
Ejercicios 133
Casos 136
Captulo
5 Estudio de los conceptos de la probabilidad 138Introduccin 139
Ques laprobabilidad? 140
Enfoquesparaasignarprobabilidades 142
Probabilidad clsica 142Probabilidad emprica 143Probabilidad subjetiva 144
Ejercicios 146
Algunas reglasparacalcular probabilidades 147
Reglas de la adicin 147
Ejercicios 152
Reglas de la multiplicacin 153
Tablasdecontingencias 156
Diagramasderbol 158
Ejercicios 160
TeoremadeBayes 161
Ejercicios 164
Principiosdeconteo 165
Frmula de la multiplicacin 165Frmula de las permutaciones 166Frmula de las combinaciones 168
Ejercicios 170
Resumendelcaptulo 170
Clavedepronunciacin 171
Ejerciciosdelcaptulo 172
ejercicios.com,Ejerciciosde labase dedatos 176
Comandosdesoftware 177
Respuestasa lasautoevaluaciones 178
Captulo
6 Distribuciones discretas de probabilidad 180Introduccin 181
Quesunadistribucin deprobabilidad? 181
Variablesaleatorias 183
Variable aleatoria discreta, Variable aleatoria continua 184
Media,varianzaydesviacinestndar deunadistribucindeprobabilidad 185
Media, Varianza y desviacin estndar 185
Contenido
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xiv
Ejercicios 187
Distribucindeprobabilidadbinomial 189
Cmo se calcula una probabilidad binomial? 190Tablas de probabilidad binomial 192
Ejercicios 196
Distribuciones de probabilidad binomial acumulada 197
Ejercicios 198
Distribucindeprobabilidad hipergeomtrica 199
Ejercicios 202
DistribucindeprobabilidaddePoisson 203
Ejercicios 208
Covarianza (opcional) 208
Ejercicios 212
Resumendelcaptulo 212
Ejerciciosdelcaptulo 213
Ejerciciosde labasededatos, Comandosdesoftware 219
Respuestasa lasautoevaluaciones 221
Captulo
7 Distribuciones de probabilidad continua 222Introduccin 223
La familiadedistribucionesdeprobabilidaduniforme 223
Ejercicios 226
La familiadedistribucionesdeprobabilidadnormal 227
Distribucindeprobabilidad normalestndar 229
Aplicaciones de la distribucin normal estndar 231Regla emprica 231
Ejercicios 233
Determinacindereasbajo lacurvanormal 233
Ejercicios 236
Ejercicios 239
Ejercicios 241
Aproximacinde ladistribucinnormal a labinomial 242
Factor de correccin de continuidad 242Cmo aplicar el factor de correccin 244
Ejercicios 245
Resumendelcaptulo 246
Ejerciciosdelcaptulo 247
Ejerciciode labasededatos, Comandosdesoftware 251
Respuestasa lasautoevaluaciones 252
Repasodeloscaptulos5a7 253
Glosario 253
Ejercicios 255
Casos 257
Captulo
8 Mtodos de muestreo y teorema del lmite central 260Introduccin 261
Mtodosdemuestreo 261
Razones para muestrear 261Muestreo aleatorio simple 262Muestreo aleatorio sistemtico 265Muestreo aleatorio estratificado 265Muestreo por conglomerados 266
Ejercicios 267
Errordemuestreo 269
Distribucinmuestralde lamedia 270
Ejercicios 273
Teoremadel lmitecentral 274
Ejercicios 280
Usode ladistribucinmuestral de lasmedias 281
Ejercicios 284
Resumendelcaptulo 284
Clavedepronunciacin, Ejerciciosdelcaptulo 285
ejercicios.com,Ejerciciosde labasededatos 290
Comandosdesoftware 291
Respuestasa lasautoevaluaciones 292
Captulo
9 Estimacin e intervalos de confianza 293Introduccin 294
Estimadorespuntualese intervalosdeconfianza deunamedia 294
Desviacin estndar de la poblacin conocida () 294Simulacin por computadora 299
Ejercicios 301
Desviacin estndar poblacional desconocida 302
Contenido
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Ejercicios 308
Intervalodeconfianzadeunaproporcin 309
Ejercicios 312
Factordecorreccinparaunapoblacin finita 312
Ejercicios 314
Eleccindel tamaoadecuado deunamuestra 315
Ejercicios 317
Resumendelcaptulo 318
Ejerciciosdelcaptulo 319
ejercicios.com 322
Ejerciciosde labasededatos, Comandosdesoftware 323
Respuestasa lasautoevaluaciones 325
Repasodeloscaptulos8y9 326
Glosario 326
Ejercicios 327
Caso 329
Captulo
10 Pruebas de hiptesis de una muestra 330Introduccin 331
Quesunahiptesis? 331
Ques lapruebadehiptesis? 332
Procedimientodecincopasosparaprobarunahiptesis 332
Paso 1: Se establece la hiptesis nula (H0) y la hiptesis alternativa (H1) 333Paso 2: Se selecciona un nivel de significancia 334Paso 3: Se selecciona el estadstico de prueba 335Paso 4: Se formula la regla de decisin 335Paso 5: Se toma una decisin 336
Pruebasdesignificanciadeunaydoscolas 337
Pruebaspara lamediadeunapoblacin:Seconoceladesviacinestndarpoblacional 338
Prueba de dos colas 338
Prueba de una cola 342
Valor-pen lapruebadehiptesis 342
Ejercicios 344
Pruebade lamediapoblacional:Desviacinestndarde lapoblacindesconocida 345
Ejercicios 349
Solucin con software 350
Ejercicios 352
Pruebas relacionadasconproporciones 353
Ejercicios 356
Error tipo II 356
Ejercicios 359
Resumendelcaptulo 359
Clavedepronunciacin 360
Ejerciciosdelcaptulo 361
ejercicios.com,Ejerciciosde labase dedatos 365
Comandosdesoftware 366
Respuestasa lasautoevaluaciones 367
Captulo
11 Pruebas de hiptesis para dos muestras 368Introduccin 369
Pruebasdehiptesisparadosmuestras: Muestras independientes 369
Ejercicios 374
Pruebadeproporciones dedosmuestras 375
Ejercicios 378
Comparacindemediaspoblacionalescondesviacionesestndaresdesconocidas (laprueba tconjunta) 379
Ejercicios 384
Comparacindemediaspoblacionales condesviacionesestndaresdesiguales 385
Ejercicios 388
Pruebasdehiptesisdedosmuestras: Muestrasdependientes 388
Comparacindemuestrasdependientes e independientes 392
Ejercicios 394
Resumendelcaptulo 395
Clavedepronunciacin 396
Ejerciciosdelcaptulo 397
ejercicios.com 402
Ejerciciosde labasededatos 403
Comandosdesoftware 404
Respuestasa lasautoevaluaciones 405
Captulo
12 Anlisis de la varianza 406Introduccin 407
LadistribucinF 407
Comparacindedosvarianzas poblacionales 408
Contenido
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Ejercicios 412
Suposicionesenelanlisisde lavarianza(ANOVA) 412
LapruebaANOVA 414
Ejercicios 421
Inferenciassobreparesdemedias de tratamiento 422
Ejercicios 425
Anlisisde lavarianzadedosvas 426
Ejercicios 430
ANOVAdedosvascon interaccin 431
Grficas de interaccin 432Prueba de hiptesis para detectar interaccin 433
Ejercicios 436
Resumendelcaptulo 438
Clavedepronunciacin,Ejercicios delcaptulo 439
ejercicios.com 447
Ejerciciosde labasededatos, Comandosdesoftware 448
Respuestasa lasautoevaluaciones 450
Repasodeloscaptulos10al12 451
Glosario 451
Ejercicios 452
Casos 456
Captulo
13 Regresin lineal y correlacin 457Introduccin 458
Queselanlisisdecorrelacin? 458
Coeficientedecorrelacin 460
Elcoeficientededeterminacin 465
Correlacin y causa 465
Ejercicios 466
Pruebade la importanciadelcoeficiente decorrelacin 467
Ejercicios 469
Anlisisde regresin 470
Principio de los mnimos cuadrados 470Trazo de la recta de regresin 473
Ejercicios 475
Errorestndardeestimacin 477
Suposicionesde la regresin lineal 480
Ejercicios 482
Intervalosdeconfianzae intervalos deprediccin 482
Ejercicios 485
Mssobreelcoeficiente dedeterminacin 486
Ejercicios 488
Relacionesentreelcoeficientedecorrelacin, elcoeficientededeterminacinyelerrorestndardeestimacin 489
Transformacindedatos 491
Ejercicios 494
Covarianza (opcional) 494
Ejercicios 497
Resumendelcaptulo 497
Clavedepronunciacin, Ejerciciosdelcaptulo 499
ejercicios.com,Ejerciciosde labase dedatos 507
Comandosdesoftware 508
Respuestasa lasautoevaluaciones 510
Captulo
14 Anlisis de correlacin y regresin mltiple 511Introduccin 512
Anlisisde regresinmltiple 512
Ejercicios 516
Laecuacinajustabien losdatos? 518
Error estndar de estimacin mltiple 518Tabla ANOVA 520Coeficiente de determinacin mltiple 521Coeficiente ajustado de determinacin 522
Ejercicios 523
Inferenciasen la regresin lineal mltiple 523
Prueba global: prueba del modelo de regresin mltiple 524Evaluacin de los coeficientes de regresin individuales 526
Ejercicios 529
Evaluacinde lassuposicionesde la regresinmltiple 530
Relacin lineal 531La variacin en los residuos es igual para valores grandes y pequeos de Y 532Distribucin de los residuos 533Multicolinealidad 533Observaciones independientes 535Variables independientes cualitativas 536
Regresinporpasos 538
Modelosde regresincon interaccin 541
Contenido
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Ejercicios 543
Resumendelcaptulo 545
Clavedepronunciacin, Ejerciciosdelcaptulo 547
ejercicios.com,Ejerciciosde labasededatos 561
Comandosdesoftware 563
Respuestasa lasautoevaluaciones 564
Repasodeloscaptulos13y14 565
Glosario 565
Ejercicios 566
Casos 568
Captulo
15 Nmeros ndice 569Introduccin 570
Nmeros ndicesimples 570
Porquconvertirdatosen ndices? 573
Elaboracindenmeros ndice 573
Ejercicios 575
ndicesnoponderados 575Promedio simple de los ndices de precios 575ndice agregado simple 576
ndicesponderados 577
ndice de precios de Laspeyres 577ndice de precios de Paasche 578ndice ideal de Fisher 580
Ejercicios 580
ndicedevalores 581
Ejercicios 582
ndicespara finesespeciales 583
ndice de Precios al Consumidor 584ndice de Precios al Productor 585Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) 585ndice S&P 500 586
Ejercicios 587
ndicedePreciosalConsumidor 588
Casos especiales del ndice de Precios al Consumidor 588
Cambiode labase 591
Ejercicios 593
Resumendelcaptulo 594
Ejerciciosdelcaptulo 595
ejercicios.com 598
Comandosdesoftware 599
Respuestasa lasautoevaluaciones 600
Captulo
16 Series de tiempo y proyeccin 601Introduccin 602
Componentesdeunaseriede tiempo 602
Tendencia secular 602
Variacin cclica 604
Variacin estacional 605
Variacin irregular 605
Promediomvil 606
Promediomvilponderado 609
Ejercicios 611
Tendencia lineal 612
Mtodode losmnimoscuadrados 613
Ejercicios 615
Tendenciasno lineales 616
Ejercicios 618
Variacinestacional 618
Determinacin de un ndice estacional 619
Ejercicios 624
Datosdesestacionalizados 624
Uso de datos desestacionalizados para proyeccin 625
Ejercicios 628
ElestadsticodeDurbin-Watson 628
Ejercicios 633
Resumendelcaptulo 633
Ejerciciosdelcaptulo 634
ejercicios.com,Ejerciciosde labasededatos,Comandosdesoftware 641
Respuestasa lasautoevaluaciones 642
Repasodeloscaptulos15y16 643
Glosario 644
Ejercicios 644
Captulo
17 Mtodos no paramtricos: aplicaciones de ji cuadrada 646Introduccin 647
Pruebadebondaddeajuste: frecuencias esperadas iguales 647
Ejercicios 652
Pruebadebondaddeajuste: frecuencias esperadasdesiguales 653
Limitacionesde jicuadrada 655
Contenido
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xviii
Ejercicios 657
Anlisisde tablasdecontingencia 658
Ejercicios 662
Resumendelcaptulo,Clavedepronunciacin,Ejerciciosdelcaptulo 663
ejercicios.com 666
Ejerciciosde labasededatos 667
Comandosdesoftware 668
Respuestasa lasautoevaluaciones 669
Captulo
18 Mtodos no paramtricos: anlisis de datos ordenados 670Introduccin 671
Lapruebade lossignos 671
Ejercicios 675
Uso de la aproximacin normal a la binomial 676
Ejercicios 678
Prueba de hiptesis acerca de una mediana 678
Ejercicios 679
Pruebade rangosconsignodeWilcoxonparamuestrasdependientes 680
Ejercicios 683
PruebadeWilcoxonde lasumade rangosparamuestras independientes 685
Ejercicios 688
PruebadeKruskal-Wallis:anlisisde lavarianza por rangos 688
Ejercicios 692
Correlacinporordende rango 693
Prueba de la significancia para rs 695
Ejercicios 696
Resumendelcaptulo 698
Clavedepronunciacin, Ejerciciosdelcaptulo 699
ejercicios.com,Ejerciciosde labase dedatos 702
Comandosdesoftware 703
Respuestasa lasautoevaluaciones 704
Repasodeloscaptulos17y18 706
Glosario 706
Ejercicios 707
Casos 708
Captulo
19 Control estadstico del proceso y administracin de calidad 710Introduccin 711
Unabrevehistoriadelcontroldecalidad 711
SixSigma 713
Causasdevariacin 714
Diagramasdediagnstico 715
Diagramas de Pareto 715Diagramas de esqueleto de pez 717
Ejercicios 718
Objetivoy tiposdediagramasdecontrol decalidad 718
Diagramas de control para variables 719Diagramas de rangos 722
Situacionesencontroly fueradecontrol 723
Ejercicios 725
Diagramasdecontroldeatributos 726
Diagrama del porcentaje defectuoso 726Diagrama de lneas c 729
Ejercicios 731
Muestreodeaceptacin 732
Ejercicios 735
Resumendelcaptulo 735
Clavedepronunciacin 736
Ejerciciosdelcaptulo 737
Comandosdesoftware 740
Respuestasa lasautoevaluaciones 742
Captulo
20 Introduccin a la teora de decisiones 743Introduccin 744
Elementosdeunadecisin 744
Uncasoquecomprende la tomadedecisiones encondicionesde incertidumbre 745
Tabla de pagos 745Pagos esperados 746
Ejercicios747
Prdida de oportunidad 748
Ejercicios749
Prdida de oportunidad esperada 749
Contenido
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xix
Ejercicios750
Estrategiasmx-mn,mx-mxymn-mx dearrepentimiento 750
Valorde la informacinperfecta 751
Anlisisdesensibilidad 752
Ejercicios753
rbolesdedecisin 754
Resumendelcaptulo 755
Ejerciciosdelcaptulo 756
Respuestaparaautoevaluaciones 760
MegaStat para Excel, 761
Visual Statistics2.2 765
Apndices
Apndice A: Conjuntos de datos 771
Apndice B: Tablas 774
Apndice C: Respuestas a los ejercicios impares de cada captulo 802
Crditos de fotografas 848
ndice 849
Contenido
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