000			17934 a2200265 4500
008			250318s2009####|||||||||||||||||||||||#d
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040			_aGAMADERO _bspa _cGAMADERO
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050	0	0	_aTA340 _bH 5418 _c2005
100	1		_aWILLIAM W. HINES., DOUGLAS C. MONTGOMERY
245	0	0	_aProbabilidad y Estadistica para Ingenieria /
250			_a4a Edición
260			_aMEXICO _bPATRIA _c2005
300			_a780p _bIlustración _c18.5 X 25 CM
505			_aContenido 1. Introducción y descripción de datos 1-1 El campo de la probabilidad y la estadística 1 1-2 Presentación gráfica de datos 4 1-2.1 Datos de medición: la distribución de frecuencia 1-2.2 Datos de conteo: el diagrama de pareto 8 1-3.1 Medidas de tendencia central 10 1-3.2 Medidas de dispersibn 13 1-3.3 Datos agrupados 18 1-4 Antitisis Exploratorio de datos 20 1-4.1 El Diagrama de hrbol 21 1-4.2 El Diagrama de caja 23 y el histograma 5 1-3 Descripción numérica de datos 10 1-5 Resumen 25 1-6 Ejercicios 25 2. Introducción a la probabilidad 2-1 2-2 2-3 2-4 2-5 2-6 2-7 2-8 2-9 2-10 Introducción 33 Repaso de conjuntos 34 Experimentos y espacios muestrales 38 Eventos 42 Definición de probabilidad y asignación 43 Espacios muestrales finitos y conteo 49 2-6.1 Diagrama de hrbol 50 2-6.2 Principio demultiplicación 50 2-6.3 Permutaciones 51 2-6.4 Combinaciones 52 2-6.5 Permutaciones con objetos similares 55 Probabilidad condicional 55 Particiones, probabilidad total y teorema de Bayes 63 Resumen 65 Ejercicios 66 1 33 xii 3. Variables aleatorias unidimensionales 3-1 Introducción 73 3-2 La función de distribución 77 3-3 Variables aleatorias discretas 80 3-4 Variables aleatorias continuas 84 3-5 Algunas características de las distribuciones 87 3-6 Desigualdad de Chebyshev 92 3-7 Resumen 94 3-8 Ejercicios 95 4. Funciones de una variable aleatoria y esperanza 4-1 Introducción 99 4-2 Eventos equivalentes 99 4-3 Funciones de una variable aleatoria discreta 1 O1 4-4 Funciones continuas de una variable aleatoria continua 104 4-5 Esperanza 107 4-6 Aproximaciones a E(H(X)) y V(H(X)) 11 1 4-7 La Función generatriz de momentos 114 4-8 Resumen 117 4-9 Ejercicios 118 5. Distribuciones de probabilidad conjunta 125 CONTENIDO 73 99 5- 1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 5-8 5-9 5-10 5-1 1 5-1 2 5-13 5-1 4 5-1 5 5-1 6 Introducción 125 Distribución conjunta para variables aleatorias bidimensionales 126 Distribuciones marginales 131 Distribuciones condicionales 136 Esperanza condicional 141 Regresión de la media 143 Independencia de variables aleatorias 145 Covarianza y correlación 147 Función de distribución para variables aleatorias bidimensionales 150 Funciones de dos variables aleatorias 152 Distribuciones conjuntas de dimensión n > 2 155 Combinaciones lineales 157 Funciones generadoras de momentos y combinaciones lineales 161 Ley de los grandes números 162 Resumen 165 Ejercicios 165 6. Algunas distribuciones discretas importantes 173 6-1 In?roducción 173 6-2 Er sayos y distribución de Bernoulli 173 6-3 Distribución binomial 176 CONTENIDO xiii 7. 6-4 6-5 6-6 6-7 6-8 6-9 6-1 O 6-1 1 6-1 2 6-3.1 Media y varianza de la distribuci6n binomial 177 6-3.2 Distribuci6n binomial acumulativa 179 6-3.3 Una plicaci6n de la distribuci6n binomial 179 Distribución geometrica 182 Media y varianza de la distribuci6n geombtrica 183 Distribución de Pascal 185 Media y varianza de la distribuci6n de Pascal 185 Distribución multinomial 186 Distribución hipergeométrica 187 Media y varianza de la distribuci6n hipergeombtrica 188 Distribución de Poisson ‘ 189 6-8.1 Desarrollo a partir del Proceso de Poisson 189 6-8.2 Desarrollo de la distribuci6n de Poisson a partir de la binomial 191 6-8.3 Media y varianza de la distribuci6n de Poisson 191 Algunas aproximaciones 194 Generación de conversiones 195 Resumen 195 Ejercicios 197 Algunas distribuciones continuas importantes 203 7-1 Introducción 203 7-2 Distribución uniforme 203 7-3 Distribución exponencial 206 Media y varianza de la distribución uniforme 204 7-3.1 Relaci6n entre la distribuci6n exponencial y la distribuci6n 7-3.2 Media y varianza de la distribuci6n exponencial 208 7-3.3 Propiedad de falta de memoria de la distribuci6n exponencial 21 1 7-4.1 Funci6n gamma 21 1 7-4.2 Definicibn de la distribucidn gamma 212 7-4.3 Relaci6n entre la distribuci6n gamma y la distribuci6n 7-4.4 Media y varianza de la distribucidn gamma 213 Media y varianza de la distribuci6n de Weibull 216 de Poisson 206 7-4 Distribución gamma 21 1 exponencial 21 2 7-5 Distribución deWeibull 215 7-6 Generación de conversiones 21 7 7-7 Resumen 218 7-8 Ejercicios 220 8. Distribución normal 8-1 Introducción 225 8-2 Distribución normal 225 8-2.1 Propiedades de la distribuci6n normal 226 8-2.2 Media y varianza de la distribuci6n normal 227 8-2.3 Distribución normal acumulativa 228 8-2.4 Distribucidn normal estandar 228 8-2.5 Procedimiento para la solución de problemas 229 8-3 Propiedad reproductiva de la distribución ormal 234 225 xiv CONTENIDO 8-4 Teorema central del límite 237 8-5 Aproximación normal a a distribución binomial 241 8-6 Distribución lognormal 245 8-6.1 Funcibn de densidad 245 8-6.2 Media y varianza de la distribuci6n lognormal 245 8-6.3 Otros momentos 246 8-6.4 Propiedades de la distribuci6n lognormal 247 8-7 Distribución normal bivariada 249 8-8 Generación de conversiones normales 254 8-9 Resumen 255 8-10 Ejercicios 255 9. Muestras aleatorias y distribuciones de muestreo 9-1 Muestras aleatorias 263 9-2 Estadisticas y distribuciones de muestreo 264 9-3 Distribución ji cuadrada 266 9-4 Distribución t 27.0 9-5 Distribución F 274,) 9-6 Resumen 277 9-7 Ejercicios 278 IO. Estimación de parámetros 10-1 Estimación por puntos 283 10-1 .I Propiedades de los estimadores 285 10-1.2 MItodo de maxima similitud 290 10-1.3 MBtodo de momentos 293 10-1.4 Precisidn de la estimaci6n: el error estdndaq 295 10-2 Estimación del intervalo de confianza 296 Intervalo de confianza sobre la media, conocida la varianza 298 Intervalo de confianza sobre la diferencia en dos medias, conocida la 10-2.1 10-2.2 10-2.3 10-2.4 10-2.5 10-2.6 10-2.7 10-2.8 10-2.9 263 283 varianza 301 Intervalo de confianza sobre la media de una distribucibn normal con varianza desconocida 304 Intervalo de confianza sobre la diferencia en medias de dos distribuciones normales, desconocidas las varianzas 307 Intervalo de confianza sobre - pz para observaciones en pares 310 Intervalo de confianza sobre la varianza de una distribucibn normal 312 Intervalo de confianza sobre la razdn de varianzas de dos distribuciones normales 314 Intervalo de confianza sobre una proporci6n 316 Intervalo de confianza sobre la diferencia en dos proporciones 318 10-2.10 Intervalos de confianza aproximados en la estimacibn de maxima Similitud 320 10-2.11 Intervalos de confianza simultdneos 321 10-3 Resumen 324 10-4 Ejercicios 324 CONTENIDO 11. Pruebas de hipótesis xv 335 11-1 Introducción 335 11-1 .I Hip6tesis estadísticas 335 11-1.2 Errores de tipo I y tipo II 337 11-1.3. Hip6tesis unilaterales y bilaterales 340 11-2.1 Analisis estadístico 343 11-2.2 Elecci6n del tamaiio de la muestra 345 11-2.3 Relaci6n entre la prueba de hip6tesis y los intervalos de 11-2.4 Prueba de muestras grandes con varianza desconocida 349 11-2.5 Valores de P 349 11-3 Pruebas de hipótesis sobre la igualdad de dos medias con varianzas conocidas 350 1 1-3.1 Analisis estadístico 350 11-3.2 Elecci6n del tamaiio de la muestra 352 varianza desconocida 354 11-4.1 Analisis estadístico 355 11-4.2 Eleccidn del tamaiio de la muestra 356 con varianzas desconocidas 358 11-5.1 Caso 1: o? = o$ = o' 359 11-5.2 Caso 2: o? + o$ 360 11-5.3 Eleccidn del tamaiio de la muestra 362 11-2 Pruebas de hipótesis sobre la media, con varianza conocida 343 confianza 349 11-4 Pruebas de hipótesis sobre la media de una distribución normal, con 11-5 Pruebas de hipótesis sobre las medias de dos distribuciones normales, 11-6 Prueba t por pares 363 11-7 Pruebas de hipótesis sobre la varianza 366 11-7.1 Procedimientos de prueba para una poblaci6n normal 367 11-7.2 Elecci6n del tamaiio de la muestra 368 11-7.3 Procedimiento de prueba de una muestra grande 369 11-8 Pruebas para la igualdad de dos varianzas 370 11-8.1 Procedimiento de prueba para poblaciones normales 370 11-8.2 Eleccidn del tamaiio de la muestra 372 11-8.3 Procedimiento de prueba de una muestra grande 372 11-9 Pruebas de hipótesis sobre una proporción 373 11-9.1 Analisis estadístico 373 11-9.2 Eleccidn del tamallo de la muestra 374 11-10 Pruebas de hipótesis sobre dos proporciones 375 11-10.1 Una prueba de muestra grande para Ho: p1 = p2 376 11-10.2 Eleccidn del tamaiio de la muestra 377 11.10.3 Una prueba de muestra pequella para Ho: PI = pz 378 11-1 1.1 Prueba de bondad de ajuste de la ji cuadrada 381 11-1 1.2 GrBfica de la probabilidad 385 11-1 1.3 Seleccibn de la forma de una distribucidn 387 11-12 Pruebas de tablas de contingencias 390 11-13 Resumen 394 1 1-1 4 Ejercicios 395 11-1 1 Prueba de bondad de ajuste 380 xvi CONTENIDO 12. Diseño y analisis de experimentos de un solo factor: el anelisis de varianza - 12-1 Experimento de un solo factor completamente aleatorio 410 12-1.1 Unejemplo 410 12-1.2 Anllisis de varianza 41 1 12-1.3 Estimacidn de los parámetros del modelo 41 8 12-1.4 Analisis de residuo y validacidn del modelo 421 12-1.5 Diseiio desbalanceado 424 12-2 Pruebas sobre medias de tratamiento individual 424 12-2.1 Contrastes ortogonales 424 12-2.2 Prueba de intervalo múltiple de Duncan 427 12-3 Modelo de efectos aleatorios 430 12-4 Diseño de bloque aleatorio 435 12-4.1 Diserlo y analisis estadístico 435 12-4.2 Pruebas sobre medias de tratamiento individual 439 12-4.3 Analisis residual y verificacidn del modelo 440 factor 443 12-5 Determinación del tamaño de muestra en experimentos de un solo 12-6 Resumen 445 12-7 Ejercicios 446 13. Diseño de experimentos con varios factores 451 13-1 13-2 13-3 13-4 13-5 13-6 13-7 13-8 13-9 Ejemplos de aplicaciones del diseño de experimentos 451 Experimentos factoriales 454 Experimentos factoriales de dos factores 459 13-3.1 Análisis estadístico del modelo de efectos fijos 460 13-3.2 Verificación de la suficiencia del modelo 465 13-3.3 Una observacidn por celda 467 13-3.4 Modelo de efectos aleatorios 468 13-3.5 Modelo mixto 470 Experimentos factoriales generales 472 Diseño factorial 477 13-5.1 Diseño 2' 477 13-5.2 Diseño 2k para factores k a 3 485 13-5.3 Replica simple del diserlo 494 Confusión en el diseño Zk 499 RBplica fracciona1 del diseño 2k 504 13-7.1 Fracción media del diseño 2k 505 13-7.2 Fracciones menores: el factorial fraccionario 2k-P 51 1 Resumen 515 Ejercicios 516 14. Regresión lineal simple y correlación 14-1 Regresión lineal simple 526 14-2 Prueba de hipótesis en la regresión lineal Simple 532 14-3 Estimación de intervalos en la regresión lineal simple 530 525 CONTENIDO xvii 14-4 Predicción de nuevas ObseNaciones 539 14-5 Medida de adecuación del modelo de regresión 541 14-5.1 Anelisis reidual 541 14-5.2 Prueba de la falta de ajuste 543 14-5.3 Coeficiente de determinacidn 547 14-6 Transformaciones a una linea recta 547 14-7 Correlación 548 14-8 Resumen 554 14-9 Ejercicios 554 15. Regresión múltiple 15-1 15-2 15-3 15-4 15-5 15-6 15-7 15-9 15-8 Modelos de regresión múltiple 563 Estimación de parámetros 565 Intervalos de confianza en regresión lineal múltiple 573 Predicción de nuevas ObseNaciones 575 Prueba de hipótesis en la regresión lineal múltiple 577 15-5.1 Prueba de significacidn de regresidn 577 15-5.2 Pruebas de coeficientes individuales de regresidn 580 Medidas de adecuación del modelo 584 15-6.1 Coeficiente de determinacidn múltiple 584 15-6.2 AnAlisis residual 585 15-6.3 Prueba de falta de ajuste a partir de vecinos cercanos 587 Regresión polinomial 591 Variables indicadoras 594 Matriz de correlación 597 15-10 Problemas en la regresión múltiple 602 15-10.1 Multicolinearidad 602 15-10.2 Observaciones influyentes en la regresidn 609 15-10.3 Autocorrelacidn 61 1 15-1 1 Selección de variables en la regresión múltiple 614 15-11.1 Problema de la construccidn del modelo 614 15-1 1.2 Procedimientos por computadora para la seleccidn de variables 615 15-12 Salida de computadora de la muestra 627 15-1 3 Resumen 636 15-1 4 Ejercicios 636 16. Estadística no paramétrica 16-1 Introducción 643 16-2 Prueba del signo 644 16-2.1 Descripcidn de la prueba del signo 644 16-2.2 Prueba del signo para muestras pares 647 16-2.3 Error tipo II (p) para la prueba del signo 648 16-2.4 Comparacidn de la prueba del signo y la prueba t 649 16-3 Prueba de Wilcoxon del rango con signo 650 16-3.1 Descripcidn de la prueba 650 16-3.2 Aproximacidn de una muestra grande 651 16-3.3 Observaciones en pares 652 563 643 xviii CONTENIDO 16-3.4 Comparacidn con la prueba t 653 16-4 Prueba de Wilcoxon de la suma de rango 654 16-4.1 Descripcidn de laprueba 654 16-4.2 Aproximacidn de muestra grande 656 16-4.3 Comparacidn con la prueba f 656 16-5.1 Prueba Kruskal-Wallis 656 16-5.2 Transformacidn de rango 659 16-5 Métodos no paramétricos en el análisis de varianza 656 16-6 Resumen 660 16-7 Ejercicios 661 17. Control de calidad estadístico eingeniería de confiabilidad 665 17-1 17-2 17-3 17-4 17-5 17-6 17-7 17-8 Incremento de calidad y estadística 665 Control estadístico de calidad 667 Control del proceso estadístico 668 17-3.1 Introduccidn al diagrama de control 668 17-3.2 Diagramas de control para mediciones 670 17-3.3 Diagramas de control para atributos 680 17-3.4 Otras herramientas del CPE para la solucidn de problemas 687 17-3.5 lmplantacidn del CPE 690 Planes de muestre0 basados en estadísticas 691 Límites de tolerancia 696 Ingeniería de confiabilidad 698 17-6.1 Definiciones basicas de confiabilidad 698 17-6.2 Modelo exponencial del tiempo de falla 702 17-6.3 Sistemas imples en serie 704 17-6.4 Redundancia activa simple 706 17-6.5 Redundancia en lerta 709 17-6.6 Prueba de duracidn 71 1 17-6.7 Estimacidn de confiabilidad con una distribucidn de tiempo de falla conocida 711 17-6.8 Estinaci6n con la distribucibn de tiempo de falla exponencial 712 17-6.9 Pruebas de demostracidn y de aceptacidn 715 Resumen 716 Ejercicios 716 18. Procesos estocasticos y lineas de espera 733 18-1 Introducción 723 18-2 Cadenas de Markov, tiempo discreto 724 18-3 Clasificación de estados y cadenas 726 18-4 Cadenas de Markov, tiempo continuo 731 18-5 Proceso de nacimiento-muerte en lineas de espera 735 18-6 Consideraciones en los modelos de líneas de espera 739 18-7 Modelo básico de servidor Único con tasas constantes 740 18-8 Servidor Único con línea de espera de longitud limitada 743 18-9 Servidores múltiples con línea de espera de longitud ilimitada 744 18-10 Otros modelos de líneas de espera 746 18-1 1 Resumen 747 CONTENIDO 18-1 2 Ejercicios 747 19. Teoría estadística de decisiones 19-1 Estructura y conceptos de decisiones 751 19-2 Inferencia Bayesiana 758 19-3 Aplicaciones ala estimación 760 19-4 Aplicaciones a la prueba de hipótesis 765 19-5 Resumen 767 19-6 Ejercicios 767 Apéndice Tabla I Tabla I1 Tabla 111 Tabla IV Tabla V Diagrama VI Diagrama VI1 Diagrama Vlll Tabla IX Tabla X Tabla XI Tabla XI1 Tabla XI11 Tabla XIV Tabla XV XIX 751 771 Distribucidn acumulativa de Poisson 772 Distribucidn normal acumulativa estdndar 775 Puntos porcentuales de la distribucidn X* 777 Puntos porcentuales de la distribucidn t 779 Puntos porcentuales de la distribucidn F 780 Curvas características de operacidn 785 Curvas características de operacidn para el andlisis de varianza del modelo de efectos fijos 794 Curvas características de operacidn para elndlisis de varianza del modelo de efectos aleatorios 798 Valores críticos para la prueba Wilcoxon de dos muestras 802 Valores críticos para la prueba del signo 804 Valores críticos para la prueba Wilcoxon del rango con signo 805 Escala de significaci6n para la prueba de rango multiple de Duncan 806 Factores para los diagramas de control de calidad 808 Factores para límites de tolerancia bilaterales 809 Números aleatorios 81 1 Referencias bibliográficas Respuestas a los ejercicios hdice 812 815 827
520			_aEn esta octava edición, se continúa con la acumulación de las fortalezas de las ediciones anteriores, al agregar más conjuntos de datos y ejemplos de aplicación de la estadística en investigaciones científicas. Los nuevos conjuntos de datos surgieron de las actividades de consultoría del autor, o bien, en discusiones con científicos e ingenieros sobre sus problemas estadísticos. Los datos de algunas compañías se disfrazaron, pero conservan todavía todas las características necesarias para ilustrar los métodos estadísticos y el razonamiento requerido para hacer generalizaciones, a partir de los datos recabados en un experimento. Este libro se dirige a un curso introductorio de probabilidad y estadística para estudiantes de ingeniería y ciencias. Los antecedentes matemáticos que se esperan por parte del lector son un curso de un año de cálculo. El texto se probó extensivamente en cursos para estudiantes universitarios, así como en un grupo de ingenieros que recibían capacitación en fábricas. Debido a su popularidad en la práctica de la ingeniería, la estimación de máxima verosimilitud se desarrolló en una sección nueva. Se agregó una sección para introducir la idea de la metodología de superficie de respuesta mediante un ejemplo. Una gran nueva mejoría es la inclusión de cuatro secciones breves nuevas que tratan sobre los fundamentos de un tratamiento ligeramente más matemático de la teoría de la distribución.
526			_aIngenieria en Gestion Empresarial
650		0	_aProbabilidad y estadística _9141
942			_cLIB _2ddc _e4a Edición
945			_a1 _badmin _c1274 _dGabriel Martínez Valadez
999			_c3925 _d3925