Descripción del contenido del libro

El contenido del libro se organiza en torno a estadística descriptiva y estadística inferencial, abordando temas esenciales y métodos aplicados, con una estructura detallada que facilita el aprendizaje paso a paso.  Así mismo los ejemplos y sus cálculos se hacen en python y los archivos correspondientes se comparten en github.

A continuación, se proporciona una descripción general de las secciones y capítulos.

Capítulo 1: Introducción

Lectura altamente recomendable antes de leer este libro completo o a modo de consulta.

• Prefacio e Introducción

  • Motivaciones y razones para el estudio de estadística.

  • Importancia de los métodos estadísticos.

Capítulo 2: Fundamentos

Esta sección se enfoca en conceptos fundamentales, organización de datos y visualización.

• Análisis Exploratorio de Datos (EDA) 

  • Observación de datos: tipos de estadística y procesos exploratorios.

  • Diseño experimental y normas a seguir.
    

• Organización y Visualización de Datos

  • Ordenamiento de datos: límites, histogramas y fronteras.

  • Visualización: gráficos y diagramas estadísticos.

Capítulo 3: Estadística Descriptiva

• Medidas de Tendencia Central y Dispersión 

  • Media, mediana y moda.

  • Desviación estándar, sesgo, simetría, cuartiles y percentiles.
    

• Valores Atípicos (Outliers) y Regla Empírica 

  • Identificación de valores atípicos.

  • Uso de puntuación Z-score y gráficos de control.
    

Capítulo 4: Probabilidad

Explora los fundamentos teóricos necesarios para abordar la inferencia estadística.

• Conceptos Básicos de Probabilidad 

  • Definición y sucesos simples.

  • Reglas de probabilidad: suma, multiplicación y teorema de Bayes.

Capítulo 5: Distribuciones

• Distribuciones de Probabilidad

  • Distribuciones discretas y continuas.

  • Distribuciones importantes: binomial, geométrica, Poisson y otras
    

• Modelado y Ajuste de Distribuciones

  • Clasificación y comparación entre distribuciones teóricas y experimentales.
    

Capítulo 6: Estadística Inferencial

Esta sección introduce el análisis de inferencias a partir de muestras y la validación de hipótesis.

• Estimación de Parámetros

  • Intervalos de confianza: media, varianza y proporciones.

  • Error de estimación y tamaño de muestra.

Capítulo 7: Pruebas de Hipótesis

• Hipótesis

  • Hipótesis nula y alternativa: definición y enfoques.

  • Valor crítico, errores tipo I y II, y potencia de prueba.
    

• Comparación de Medias y Varianzas

  • Pruebas t de Student.

  • Pruebas de hipótesis para varianzas.

Capítulo 8: Análisis Multivariante

• Correlación y Regresión Lineal

  • Correlación: coeficientes de Pearson y Spearman.

  • Regresión lineal simple y múltiple: ajustes, R² ajustado y optimización.
    

Capítulo 9: Pruebas No Paramétricas

Dirigida a métodos alternativos para datos que no cumplen supuestos de normalidad.

• Pruebas de Bondad de Ajuste y Chi-cuadrado

  • Análisis de independencia y pruebas de ajuste.
    

• Pruebas No Paramétricas

  • Prueba de la mediana, prueba de Wilcoxon y prueba Kruskal-Wallis.
    

• Análisis ANOVA

  • Diseño de factores: ANOVA de un factor y multifactorial.

  • Comparación de medias entre grupos.
    

Capítulo 10: Otros Métodos

• Supervivencia

  • Análisis de supervivencia y pruebas de correlación no lineal.
    

Capítulo 11: Introducción a la Estadística Bayesiana

Una introducción breve a conceptos bayesianos y aplicaciones prácticas.

• Interpretación probabilística bayesiana.

• Ejemplo de uso práctico con problemas de inferencia.

Resumen de características clave:

• Explicaciones teóricas y prácticas con ejemplos aplicados.

• Distribuciones de probabilidad fundamentales y sus aplicaciones.

• Metodologías de pruebas de hipótesis detalladas con discusión de errores y potencia.

• Pruebas no paramétricas y análisis ANOVA para datos complejos.

• Estadística descriptiva como base para comprender la inferencia estadística.

Este libro es una guía integral para estudiantes, profesionales y cualquier persona que busque comprender los fundamentos de la estadística con aplicaciones prácticas y herramientas sólidas.