Estadística matemática con aplicaciones / John W. Freund, Irwin Miller y Marylees Miller. --

México : Pearson Educación, 2000.

6a. ed.--

624 p. 24

Prefacio. -- 1. Introducción. -- 2. Probabilidad. -- 3. Distribuciones de probabilidad y densidades de probabilidad. -- 4. Esperanza matemática. -- 5. Distribuciones de probabilidad especiales. -- 6. Densidades de probabilidad especiales. -- 7. Funciones de variables aleatorias. -- 8. Distribuciones de muestreo. -- 9. Teoría de decisiones. -- 10. Estimación: teoría. -- 11. Estimación: aplicaciones. -- 12. Prueba de hipótesis: teoría.-- 13. Prueba de hipótesis: aplicaciones. -- 14. Regresión y correlación. -- 15. Análisis de varianza. -- 16. Pruebas no paramétricas.

Sería presuntuoso decir que la estadística, en su estado actual de desarrollo, puede manejar todas las situaciones que implican incertidumbres, pero constantemente se desarrollan nuevas técnicas y la estadística moderna puede, al menos, proporcionar el marco de referencia para examinar estas situaciones en forma lógica y sistemática. En otras palabras, la estadística proporciona los modelos necesarios para estudiar las situaciones que implican incertidumbres, en la misma forma que el cálculo provee los modelos para describir, digamos, los conceptos de la física de newtoniana.