000			01693ntdaa2200373 ab4500
999			_c226 _d226
003			UnInEc
005			20180827112130.0
006			a||||g ||i| 00| 0
008			140501s9999 mx ||||f |||| 00| 0 spa d
020			_a9789708300100
040			_aCIBESPAM MFL
041			_aspa
082			_a519.5 _bW115 _c2010
100			_aWackerly, Dennis D.
245			_aEstadística matemática con aplicaciones.
250			_aSéptima Edición
260			_aMéxico D.F.- México _bCengage Learning _c2010
300			_axxii, 911; páginas _bGráficos;
505			_a1. Qué es estadística?. 2. Probabilidad. 3. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad. 4. Variables continuas y sus distribuciones de probabilidad. 5. Distribuciones de probabilidad multivariantes. 6. Funciones de variables aleatorias. 7. Distribuciones muestrales y el teorema del límite central. 8. Estimación. 9. Propiedades de los estimadores puntuales. 10. Prueba de hipótesis. 11. Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados. 12.Consideraciones al diseñar experimentos. 13. El análisis de varianza. 14. Análisis de datos categóricos. 15. Estadística no paramétrica. 16. Introducción a los métodos de Bayes para inferencia.
650			_aEstadística
650			_aMatemática
650			_aProbabilidad
650			_aVariables
650			_aDistribución
650			_aMétodos
650			_aHipótesis
650			_aEstimación
650			_aVarianza
650			_aMétodos de Bayes
700			_aMendenhall III, William _eAutor
700			_aScheaffer, Richard L. _eAutor
913			_aFNME _bCC _bCT _bCAE _bCAP _bCA _bCIA _dGARNB
942			_2ddc _cBK