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_qE-book
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_aUnicoc
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082 _a570.1519
100 _aArdila Duarte, Gerardo
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245 _aBioestadística descriptiva
_b: Rigurosamente sencilla
_c/ Gerardo Ardila Duarte
250 _a1 ed.
260 _aBogotá
_b: Ecoe Ediciones
_c, 2023
300 _axxv, 190 páginas
_b: ilustraciones, tablas y gráficas
_c: 24 cm
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_aCiencias básicas. Estadística
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_aBioestadística: Rigurosamente sencilla
_nVol. I
500 _aIncluye datos curriculares del autor
500 _aCapítulo 1. El papel de la bioestadística 1.1 Introducción 1.2 Excel y hojas de cálculo 1.2.1 Iniciando Excel 1.2.2 Ejecución de comandos en Excel 1.2.3 Selección de celdas 1.2.4 Creación de una base de datos 1.2.5 Fórmulas y funciones 1.3 Importancia de la bioestadística 1.4 Oportunidades que ofrece la bioestadística 1.5 Aplicación de la bioestadística 1.6 Algunas definiciones básicas 1.6.1 Población y parámetros 1.6.2 Muestras y estadísticos 1.6.3 Variables 1.6.4 Muestras aleatorias y recolección de datos 1.7 Las funciones de la bioestadística 1.8 Escalas de medida Capítulo 2. Descripción de los conjuntos de datos 2.1 Introducción 2.2 Métodos de agrupación de datos 2.2.1 Tabla de frecuencias 2.2.2 Obtención de frecuencias usando Real Statistics 2.2.3 Obtención de frecuencias usando R 2.2.4 Tabla de frecuencias con datos discretos 2.2.5 Tablas de contingencia 2.3 Gráficos 2.3.1 El histograma 2.3.2 Diagrama circular o torta 2.3.3 Diagrama de barras 2.3.4 Diagramas de Pareto o diagramas 80/20 2.3.5 Diagramas de caja y bigotes o box-plot 2.3.6 Diagrama de dispersión 2.3.7 Diagrama radial 2.3.8 Diagrama de embudo o pirámide 2.3.9 Diagrama de área, clúster o rectángulo 2.3.10 Gráficos mixtos 2.3.11 Gráficos de paso 2.3.12 Gráficos de mapa Capítulo 3. Medidas de tendencia central y dispersión 3.1 Medidas de tendencia central 3.1.1 Media aritmética 3.1.2 Mediana ( ) 3.1.3 Moda (mo) 3.1.4 Media geométrica (MG) 3.1.5 Media armónica (H) 3.2 Medidas de dispersión 3.2.1 Rango R o recorrido 3.2.2 Varianza 3.2.3 Varianza poblacional 3.2.4 Desviación estándar poblacional 3.2.5 Error estándar de la muestra 3.2.6 Distribución normal y regla empírica 3.2.7 Gráficas de intervalo 3.2.8 El error de medición Dahlberg 3.2.9 Kappa de Cohen 3.2.10 Kappa de Fleiss 3.2.11 Carta de control de calidad 3.2.12 Método de Bland Altman 3.3 Otras medidas de dispersión o posición 3.3.1 Análisis de puntos atípicos 3.3.2 Diagramas box-plot 3.4 Cubos OLAP (Online Analytical Processing) o procesamiento analítico en línea 3.4.1 El coeficiente de sesgo o asimetría de Pearson 3.4.2 El coeficiente de variación 3.4.3 Curtosis Capítulo 4. Probabilidad 4.1 Principios de probabilidad 4.2 Experimentos, resultados y conjuntos 4.3 Introducción a la probabilidad 4.4 Reglas de probabilidad y tablas de contingencia y probabilidad 4.5 Tabla y curva de clasificación ROC 4.6 La curva ROC 4.7 Tablas de contingencia 4.8 Teorema de Bayes 4.9 Conteo 4.10 Distribuciones de probabilidad 4.11 Distribución de probabilidad binomial 4.12 Distribución de Poisson 4.13 Distribución multinomial Capítulo 5. Algunas distribuciones continuas de probabilidad 5.1 Distribución normal 5.2 Teorema central del límite 5.3 Nivel de confianza 5.4 Aproximación normal a binomial – cálculo de probabilidades 5.5 Distribución Gamma y Weibull 5.6 La distribución exponencial 5.7 Distribución chi cuadrado 5.8 Diagramas box-plot 5.9 Diagramas QQ plot y P- plot 5.10 Prueba de Geary 5.11 La prueba de Shapiro Wilk Lecturas recomendadas Referencias Perfil del autor
504 _aIncluye referencias bibliográficas e índice
505 _tCapítulo 1. El papel de la bioestadística
_tCapítulo 2. Descripción de los conjuntos de datos
_tCapítulo 3. Medidas de tendencia central y dispersión
_tCapítulo 4. Probabilidad
_tCapítulo 5. Algunas distribuciones continuas de probabilidad
520 _aEn forma sencilla usted disfrutará y aplicará los conocimientos necesarios para que pueda tomar decisiones fundamentándose en el rigor científico y sin necesidad de haberse graduado en matemáticas, ingeniería o estadística; no requiere de tener conocimientos en matemáticas, en Excel, ni programar en R, pues se exponen cada uno de los pasos a seguir. Este volumen tiene un enfoque descriptivo esencialmente no matemático; se desarrollan en Excel, Real Statistics, R y SPSS los procedimientos de estadística y bioestadística descriptiva con ejemplos muy sencillos. Usted comprenderá los conceptos y herramientas necesarias para describir la información, desde una torta, diagrama de barras o histograma de frecuencias, un análisis de Pareto, hasta un mapa geográfico o un box-plot que describa la información. Los conceptos de probabilidad se toman a partir de la descripción histórica del Santo Padre Bayes (1742), quien nos abrió las puertas rigurosas de la estadística hasta las distribuciones de probabilidad discretas y continuas. Adicionalmente, usted podrá resolver las dudas que tenga en la página de You Tube compartida en el SIL e interactuar con el autor; los ejemplos y ejercicios son tomados, en su mayoría, de casos reales de muchos de sus seguidores. Dirigido a estudiantes y personas de cualquier profesión, incluso desde últimos grados de secundaria, ya que por su sencillez, claridad, video-ejemplos y ejemplos se facilita el aprendizaje de los conceptos y su aplicación en su campo de acción.
526 _5Unicoc
546 _aEspañol
650 0 _aEstadística vital
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_vProblemas, ejercicios, etc.
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_vProblemas, ejercicios, etc.
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_yAcceso online al Capitulo 1 pp 1-20
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