Prólogo vii
Introducción ix
1 Distribuciones Muestrales 1
1.1 La inferencia estadística como un soporte epistemológico 2
1.2 Preliminares de la inferencia estadística 5
1.3 Preliminares de convergencia de variables aleatorias 12
1.4 Características generales de algunas estadísticas 17
1.5 Estadísticas de orden 25
1.5.1 Distribución de las estadísticas de orden 27
1.5.2 Distribución del rango, semirrango y mediana de la muestra 29
1.5.3 Distribución de la función de distribución de la muestra
1.6 Momentos de estadísticas de orden
1.7 Demostración de los teoremas
1.8 Ejercicios 79
2 Estimación puntual de parámetros 83
2.1 Métodos clásicos para construir estimadores 84
2.1.1 El método de máxima verosimilitud 89
2.1.2 El método de los momentos 90
2.1.3 El método por analogía 94
2.1.4 Estimación bayesiana 96
2.2 Criterios para examinar estimadores 108
2.2.1 Concentración, un requisito de precisión 108
2.2.2 Consistencia, un requisito ligado al tamaño de la muestra 94
2.2.3 Suficiencia, un requisito de retención de información 96
2.2.4 Varianza mínima, un requisito de máxima precisión 108
2.2.5 Completez, un requisito de la distribución muestral 116
2.2.6 Robustez, un requisito de estabilidad 123
2.3 Demostración de los teoremas 126
2.4 Ejercicios 135
3 Estimación por intervalo de parámetros 147
3.1 Conceptos preliminares 148
3.2 El método de la variable pivote 149
3.3 Estimación de promedios bajo Normalidad 157
3.3.1 Intervalos confidenciales para el promedio de una población 157
3.3.2 Estimación de la proporción poblacional 161
3.3.3 Intervalo confidencial para la diferencia de promedios basado en una muestra pareada 162
3.3.4 Intervalos confidenciales para la diferencia de promedios en poblaciones independientes 163
3.4 Estimación de varianzas bajo Normalidad 165
3.4.1 Intervalos confidenciales para la varianza de una población 165
3.4.2 Intervalos confidenciales para el cociente de varianzas de dos poblaciones independientes 169
3.5 Ejemplos numéricos de aplicación 173
3.6 Tamaño de la muestra simple bajo Normalidad 175
3.7 Estimación bayesiana por intervalo 177
3.8 Demostración de los teoremas 178
3.9 Ejercicios 182
4 Juzgamiento de hipótesis 187
4.1 Elementos básicos 189
4.2 Tests más potentes 201
4.3 Juzgamiento de hipótesis sobre promedios bajo Normalidad 218
4.3.1 Juzgamiento de la hipótesis nula Ho : j), = j),o 218
4.3.2 Juzgamiento de la hipótesis nula Ho : j),l - j),2 = 60 227
4.4 Juzgamiento de hipótesis sobre varianzas bajo Normalidad 237
4.4.1 Juzgamiento de la hipótesis nula Ho : (72 = (76 237
4.4.2 Juzgamiento de homoscedasticidad 240
4.5 Juzgamiento de proporciones 242
4.6 Ejemplos numéricos de aplicación 246
4.7 Tamaño de la muestra 249
4.8 Juzgamiento secuencial 252
4.9 Juzgamiento del ajuste 261
4.9.1 Juzgamiento del ajuste por medio del método de Pearson 262
4.9.2 Juzgamiento del ajuste por medio del método de Kolmogorov-Smirnov 268
4.10 Demostración de los teoremas 273
4.11 Ejercicios 280
Bibliografía 289
