Estadística descriptiva: Regresión y probabilidad con aplicaciones.

UNIDAD I.
1. Conceptos básicos
1.1 Historia de la estadística
1.2 Definición
1.3 Finalidad de la estadística
1.4 Aplicaciones de la estadística
1.5 La investigación
1.6 Investigación estadística 
1.6.1 Planeamiento
1.6.2 Recolección.
1.7 Estadística descriptiva
1.8 Estadística inferencial
1.9 Población objetivo o universo
1.10 Muestra
1.11 Muestreo
1.12 Tipos de muestreo
1.12.1 Muestreo aleatorio
1.12.2 Muestreo estratificado
1.12.3 Muestreo sistemático
1.13 Unidad estadística o unidad de análisis o unidad de observación
1.14 Estadístico-estadígrafo-parámetro
1.15 Variable
1.16 Clasificación de las variables
1.16.1 Variable independiente
1.16.2 Variable dependiente
1.16.3 Variables cualitativas
1.16.4 Variables cuantitativas
1.17 Dominio de una variable
1.18 Escalas o niveles de medición
1.18.1 Escala nominal o escala clasificatoria
1.18.2 Escala ordinal o escala de rangos
1.18.3 Escala de intervalo
1.18.4 Escala de razón
1.19 Redondeo
1.20 Porcentaje
1.21 Razón
1.22 Proporción
1.23 Tasa
1.24 Ejercicios de aplicación No. 1
UNIDAD II.
2. Distribución de frecuencias
2.1 Presentación de la información
2.2 Tablas-cuadros
2.3 Componentes de una tabla
2.4 Gráficas
2.4.1 Componentes de una gráfica
2.5 Variable cualitativa (atributos)
2.6 Variable cuantitativa (discreta)
2.7 Elementos de una variable discreta-tablas-gráficos
2.8 Otras gráficas empleadas en estadística
2.8.1 Gráfico de línea
2.8.2 Gráfico de barra compuesta
2.8.3. Gráfico circular
2.9 Ejercicios de aplicación No. 2
UNIDAD III.
3. Distribución de frecuencias (continuación)
3.1 Variable cuantitativa continua
3.2 Elementos de una muestra agrupada
3.3. Tabla de distribución de frecuencias – Gráficos – Interpretación
de datos
3.3.1 Tabla de distribución de frecuencias
3.3.2 Gráficos
3.3.3 Interpretación
3.4 Diagrama de tallo y hojas
3.5 Ejercicios de aplicación No. 3
UNIDAD IV.
4. Medidas de centralización o medidas de tendencia central
4.1 Definición
4.2 Media aritmética
4.3 Uso de la calculadora (Casio fx-350MS o similares), en el cálculo
de: ∑x2; ∑x; n; ; σ (desviación estándar).
4.4 Propiedades de la media aritmética
4.5 Media para datos agrupados
4.6 Uso de la calculadora con datos agrupados
4.7 Mediana
4.8 Mediana para datos agrupados
4.9 Moda
4.10 Moda para datos agrupados
4.11 Observaciones con respecto a la media, la mediana y la moda
4.12 Media geométrica
4.13 Ejercicios de aplicación No. 4
UNIDAD V.
5. Medidas de posición
5.1 Definición
5.2 Cuantiles
5.3 Cuartiles para datos no agrupados
5.4 Deciles para datos no agrupados
5.5 Percentiles para datos no agrupados
5.6 Cuantiles para datos agrupados
5.7 Rango o recorrido intercuartílico
5.8 Diagrama de cajas y bigotes o gráfica de caja con valores
extremos (box and whisker)
5.8.1 Construcción
5.8.2 Análisis
5.9 Ejercicios de aplicación No. 5
UNIDAD VI.
6. Medidas de dispersión o medidas de variabilidad
6.1 Concepto
6.2 Rango o recorrido
6.3 Desviación media
6.4 Varianza
6.5 Desviación típica o desviación estándar
6.6 Teorema de Tchebysheff
6.7 Coeficiente de desviación
6.8 Coeficiente de variación o dispersión
6.9 Puntaje típico o estandarizado (Z)
6.10 Ejercicios de aplicación No. 6
UNIDAD VII.
7. Medidas de forma
7.1 Asimetría
7.1.1 Cálculo de la asimetría 
7.1.2 Índice basado en los tres cuartiles
7.2 Curtosis o apuntamiento
7.2.1 Tipos de curtosis
7.3 Ejercicios de aplicación No. 7
UNIDAD VIII.
8. Análisis de regresión y correlación
8.1 Regresión y correlación
8.2 Curva de ajuste
8.3 Regresión rectilínea simple
8.4 Varianza residual o varianza no explicada o la suma de los cuadrados
del error
8.5 Error estándar de la estimación
8.6 Ejercicios de aplicación No. 8
8.7 Teoría de correlación (concepto e interpretación)
8.7.1 Comportamiento gráfico del coeficiente de correlación
8.8 Coeficiente de determinación y de correlación
8.8.1 Coeficiente de determinación
8.8.2 Coeficiente de correlación
8.9 Uso de la calculadora (Casio fx-350 MS o similares)
8.9.1 Introducción de datos a la calculadora y lectura de resultados
8.9.2 Lectura de resultados
8.9.3 Otros resultados
8.10 Regresión parabólica simple
8.11 Regresión exponencial
8.12 Regresión logarítmica
8.13 Ejercicios de aplicación No. 8-1
UNIDAD IX.
9. Teoría de contar - Introducción a probabilidades
9.1 Notación factorial
9.2 Permutaciones
9.3 Permutaciones con repetición
9.4 Variaciones
9.5 Combinaciones
9.5.1 Propiedades de los números combinatorios
9.6 Ejercicios de aplicación No. 9
9.7 Ejercicios de aplicación No. 9-1
9.8 Introducción a probabilidades
9.9 Definición de probabilidad
9.9.1 El método clásico
9.9.2 Método empírico
9.9.3 Definición axiomática
9.10 Escala de valores de las probabilidades
9.11 Experimento aleatorio (EA)
9.12 Espacio muestral (S)
9.13 Evento
9.14 Diagrama de árbol
9.15 Ejercicios de aplicación No. 9-2
9.16 Tipos de probabilidad
9.16.1 Probabilidad simple
9.16.2 Probabilidad condicional
9.16.3 Regla de la multiplicación
9.16.4 Evento independiente
9.16.5 Evento dependiente
9.16.6 Probabilidad conjunta
9.16.7 Regla de la adición o suma de probabilidades
9.16.8 Probabilidad total
9.17 Teorema de Bayes
9.18 Ejercicios de aplicación No. 9-3
UNIDAD X.
10. Distribuciones de probabilidad
10.1 Concepto
10.2 Variable aleatoria
10.2.1 Variable aleatoria discreta (V.A.D.)
10.2.2 Variable aleatoria continua (V.A.C.)
10.3 Distribución probabilística
10.3.1 Definición
10.3.2 Media y varianza
10.4 Distribución de probabilidad de variable discreta
10.4.1 Función de cuantía. F(k)
10.4.2 Espectro
10.5 Ejercicios de aplicación No. 10
10.6 Ensayos de Bernoulli
10.6.1 Media y varianza
10.7 Distribución binomial
10.7.1 Media y varianza
10.7.2 Función binomial
10.8 Ejercicios de aplicación No. 10-1
10.9 Distribución hipergeométrica
10.9.1 Media y varianza
10.10 Ejercicios de aplicación No. 10-2
10.11 Distribución probabilística de Poisson
10.11.1 Media y varianza
10.12 Ejercicios de aplicación No. 10-3
10.13 Distribución normal o de Gauss
10.13.1 Características de la curva normal
10.13.2 Manejo de la curva normal tipificada
10.14 Ejercicios de aplicación No. 10-4
10.15 Elementos necesarios para resolver distribuciones probabilísticas
10.16 Aproximación de la normal a la distribución binomial
10.17 Ejercicios de aplicación No. 10-5
10.18 Aproximación a la distribución hipergeométrica
10.19 Aproximación a la distribución de Poisson
--Bibliografía
--Apéndice
I. Respuestas a ejercicios pares seleccionados
II. Ejercicios anexos que se recomienda resolver con Excel
III. Tabla de Z

Finanzas
Estadística Descriptiva
Aguilar Ibague, Jesus Elias
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Este texto expone diferentes aspectos conceptuales de la estadística descriptiva con aplicaciones, empleando algunos ejemplos de diferentes tópicos del conocimiento. El libro muestra lo que puede ser el contenido de la estadística descriptiva de una manera elemental y sencilla, como ayuda para quienes comienzan en el conocimiento de esta disciplina, y no pretende ser un texto para personas muy instruidas en estadística y duchas en matemática; al igual que una introducción sobre regresión-correlación y aplicaciones, probabilidad y distribuciones de probabilidad con aplicaciones, temas importantes en la formación de los diferentes profesionales. El libro se desarrolla en diez unidades y con la metodología empleada en el texto se pretende que el estudiante adquiera una percepción intuitiva y práctica de su contenido con ejemplos y ejercicios de aplicación referidos al sector comercial, educativo, de la salud e industrial, etc.