TY - BOOK AU - William Mendenhall AU - AU - Dennis D. Wackerly TI - Estadística Matemática con Aplicaciones SN - 968-7270-17-9 AV - QA274 M45 PY - 1986/// CY - México PB - Grupo Editorial Iberoamérica KW - Ingeniería en gestión empresarial KW - Ingeniería logística N1 - 1. Qué es la estadística 2. Probabilidad 3. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad 4. Variables aleatorias continuas y sus distribuciones de probabilidad 5. Distribuciones de probabilidad multivariables 6. Funciones de variables aleatorias 7. Distribuciones muestrales y el teorema del límite central 8. Estimación 9. Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación 10. Pruebas de hipótesis 11. Modelos lineales y estimación mediante mínimos cuadrados 12. Consideraciones en el diseño de experimentos 13. Análisis de varianza 14. Análisis de datos enumerativos 15. Estadística no paramétrica Apéndice 1: Matrices Apéndice 2: Distribuciones de probabilidad, medias, varianzas y funciones generadoras de momentos de variables aleatorias especiales Apéndice 3: Tablas; Ingenieria en Gestion Empresarial; Ingeniería en Logística N2 - El libro Mathematical Statistics with Applications de Mendenhall, Scheaffer y Wackerly (1986, 3ª ed.) ofrece un tratamiento riguroso pero accesible de los fundamentos de la estadística matemática, integrando teoría y aplicaciones prácticas. Comienza presentando los conceptos básicos de probabilidad, variables aleatorias y distribuciones, tanto discretas como continuas, avanza hacia distribuciones multivariables y funciones de variables aleatorias, y desarrolla herramientas esenciales como el teorema del límite central. Luego aborda inferencia estadística mediante estimación y pruebas de hipótesis, incluye modelos lineales y regresión, diseño de experimentos y análisis de varianza, así como métodos para datos categóricos y estadística no paramétrica. Además, los apéndices proporcionan apoyo matemático (álgebra matricial, funciones generadoras, tablas estadísticas). El objetivo principal es capacitar al lector para usar la estadística de manera práctica y aplicada, pero con suficiente profundidad teórica para entender los porqués detrás de los métodos ER -