La primera parte de la obra la dedicamos al estudio

La primera parte de la obra la dedicamos al estudio de la estadística descriptiva para datos no agrupados, en
la que analizamos las diferentes medidas, tanto centrales como de desviación. Dentro de las medidas centrales
estudiamos la media, mediana, moda, media geométrica, media ponderada y media armónica. En las medidas de
desviación analizamos el rango, la varianza y la desviación estándar. Revisamos los coeficientes de variación y cova-
rianza, los parámetros de forma para un conjunto de datos y continuamos con algunas aplicaciones de los datos no
agrupados a inversiones. Estudiamos las clases de frecuencias y sus gráficas por medio de histogramas y polígonos
de frecuencia, con los que se analizan las distribuciones de los datos; simetría y sesgo que serán utilizadas en la
unidad 5 para llevar a cabo una prueba de bondad de ajuste.
El estudio sobre las distribuciones muestrales lo iniciamos en la unidad 2, donde hablamos detalladamente
sobre las distribuciones muestrales de la media y diferencia de medias para variables normales. Ampliamos las dis-
tribuciones muestrales para la suma y el promedio de la distribución Bernoulli. Por último, hacemos una revisión
detallada del teorema central del límite en sus diferentes presentaciones: media, suma y distribuciones específicas.
En la unidad 3 hablamos brevemente sobre los estimadores puntuales y sus propiedades más importantes.
Revisamos con mucho detalle los intervalos de confianza. Iniciamos con los conceptos básicos sobre las propie-
dades de un buen intervalo de confianza y con estos conceptos revisamos a detalle la parte metodológica de los
intervalos de confianza para los parámetros de poblaciones normales o aproximadamente normales, para una
población y comparación de poblaciones. Finalizamos con intervalos de confianza para proporciones y diferen-
cia de proporciones en muestras grandes.
En la unidad 4 hacemos una revisión similar a la unidad 3, pero ahora utilizamos las pruebas de hipótesis.
Iniciamos con la revisión de los conceptos básicos sobre pruebas de hipótesis y después revisamos la metodolo-
gía para las pruebas de hipótesis. Primero, revisamos qué es una hipótesis estadística y cuáles son los errores que
cometemos al llevar a cabo una prueba. Asimismo, tratamos con detenimiento la potencia de la prueba. Al final,
revisamos la parte metodológica de las pruebas de hipótesis para los parámetros de poblaciones normales o apro-
ximadamente normales y poblaciones tipo Bernoulli.
En la tercera parte del texto revisamos brevemente un contraste de hipótesis muy particular; nos referimos a
las pruebas de bondad de ajuste, con lo que podemos justificar estadísticamente la distribución de la que provienen
los datos muestrales. Se revisan las principales pruebas, desde una prueba gráfica llamada Q-Q, una prueba de
frecuencias, conocida como prueba ji -cuadrada, hasta dos pruebas no paramétricas que trabajan con las funciones
de distribución acumulada, las pruebas Kolmogorov-Smirnov (K-S) y Anderson-Darling (A-D).