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Statistics
Formato: Tapa dura (Hardcover)
Editorial: John Wiley & Sons Inc
Tema: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General
Tags: Statistics, Textbooks
Idioma: Inglés
Páginas: 686
Peso: 1180.4 gramos
Estado: Nuevo
ISBN: 9780470409275
ISBN 13: 9780470409275
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Precio: US$ 174,77
Libro Disponible
Despacho en 7 a 9 días hábiles
Si lo compras hoy, lo recibirás entre el
Jueves 07 de Junio de 2012 y el
Lunes 11 de Junio de 2012
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Resumen del libro
| Johnson provides a comprehensive, accurate introduction to statistics for business professionals who need to learn how to apply key concepts. The chapters have been updated with real-world data to make the material more relevant. The revised pedagogy will help them contextualize statistical concepts and procedures. The numerous examples clearly demonstrate the important points of the methods. New What Will We Learn opening paragraphs set the stage for the material being discussed. Using Statistics Wisely boxes summarize key lessons. In addition, Statistics in Context sections give business professionals an understanding of applications in which a statistical approach to variation is needed. |
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Tabla de Contenidos del libro
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1. Introduction1. What is Statistics?2. Statistics in Our Everyday Life3. Statistics in Aid of Scientific Inquiry4. Two Basic Concepts- Population and Sample5. The Purposeful Collection of Data6. Statistics in Context7. Objectives of Statistics |
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2. Organization and Description of Data1. Introduction2. Main Types of Data3. Describing Data by Tables and Graphs4. Measures of Center5. Measures of Variation6. Checking the Stability of the Observations over Time7. More on Graphics8. Statistics in Context |
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3. Descriptive Study of Bivariate Data1. Introduction2. Summarization of Bivariate Categorical Data3. A Designed Experiment for Making a Comparison4. Scatter Diagram of Bivariate Measurement Data5. The Correlation Coefficient- A Measure of Linear Relation6. Prediction of One Variable from Another (Linear Regression) |
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4. Probability1. Introduction2. Probability of an Event3. Methods of Assigning Probability4. Event Relations and Two Laws of Probability5. Conditional Probability and Independence6. Bayes’ Theorem7. Random Sampling from a Finite Population |
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5. Probability Distributions1. Introduction2. Random Variables3. Probability Distribution of a Discrete Random Variable4. Expectation (Mean) and Standard Deviation of a Probability Distribution5. Success and Failures- Bernoulli Trials6. The Binomal Distribution7. The Binomal Distribution in Context |
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6. The Normal Distribution1. Probability Model for a Continuous Random Variable2. The Normal Distribution-Its General Features3. The Standard Normal Distribution4. Probability Calculations with Normal Distributions5. The Normal Approximation to the Binomial6. Checking the Plausibility of a Normal Model7. Transforming Observations to Attain Near Normality |
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7. Variation in Repeated Samples-Sampling Distribution1. Introduction2. The Sampling Distribution of a Statistic3. Distribution of the Sample Mean and the Central Limit Theorem4. Statistics in Context |
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8. Drawing Inferences From Large Samples1. Introduction2. Point Estimation of Population Mean3. Confidence Interval for a Population Mean4. Testing Hypotheses about a Population Mean5. Inferences about a Population Proportion |
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9. Small-Sample Inferences for Normal Populations1. Introduction2. Student's t Distribution3. Inferences about µ -Small Sample Size4. Relationship between Tests and Confidence Intervals5. Inferences About the Standard Deviation o(The Chi-Square Distribution)6. Robustness of Inference Procedures |
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10. Comparing Two Treatments1. Introduction2. Independent Random Samples from Two Populations3. Large Samples Inference about Difference of Two Means4. Inferences from Small Samples: Normal Populations with Equal Variances5. Inferences from Small Samples: Normal Populations but Unequal Variances6. Randomization and its Role in Inference7. Matched Pairs Comparisons8. Choosing Between Independent Samples and a Matched Pairs Sample9. Comparing Two Population Proportions |
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11. Regression Analysis I(Simple Linear Regression)1. Introduction2. Regression with a Single Predictor3. A Straight-Line Regression Model4. The Method of Least Squares5. The Sampling Variability of the Least Squares Estimators--Tools for Inference6. Important Inference Problems7. The Strength of a Linear Relation8. Remarks About the Straight Line Model Assumption |
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12. Regression Analysis- IIMultiple Linear Regression and Other Topics1. Introduction2. Nonlinear Relations and Linearizing Transformations3. Multiple Linear Regression4. Residual Plots to Check the Adequacy of a Statistical Model5. Review Exercises |
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13. Analysis of Categorical Data1. Introduction2. Pearson's x^2 Test for Goodness of Fit3. Contingency Table with One Margin Fixed(Test of Homogeneity)4. Contingency Table with Neither Margin Fixed(Test of Independence)5. Review Exercises |
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14. Analysis of Variance (ANOVA)1. Introduction2. Comparison of Several Treatments- The Completely Randomized Design3. Population Model and Inferences for a Completely Randomized Design4. Simultaneous Confidence Intervals5. Graphical Diagnostics and Displays to Supplement ANOVA6. Randomized Block Experiments for Comparing k Treatments7. Review Exercises |
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15. Nonparametric Inference |
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2. The Wilcoxon Rank-Sum Test for Comparing Two Treatments |
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3. Matched Paris Comparisons |
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4. Measure of Correlation Based on Ranks |
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6. Using Statistics Wisely |
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7. Key Ideas and Formulas |
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