La estadística inferencial te deja ir más allá de los datos. Con ella sacás conclusiones sobre toda una población a partir de una muestra.
Reunimos esta colección de libros de estadística inferencial en PDF para que la domines desde cero. Vas a encontrar pruebas de hipótesis, estimación de parámetros, intervalos de confianza, muestreo probabilístico y regresión.
Son textos de universidades y autores reconocidos, para quien empieza y para quien repasa. Elegí los que más te sirvan y descargalos gratis, en un clic y sin trámites.
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Colección
Libros de Estadística Inferencial
Reunimos libros y apuntes de estadística inferencial de universidades y autores reconocidos. Cubren desde los conceptos previos hasta la regresión y el contraste de hipótesis.
Un libro extenso y riguroso que explica la distribución muestral, el teorema del límite central, la estimación puntual y por intervalos y el contraste de hipótesis. Incluye ejercicios en cada sección para afianzar lo aprendido.
Un libro interactivo y moderno que recorre la estadística, la probabilidad y la inferencia con un diseño visual cuidado. Cubre la estimación puntual y por intervalos, el error máximo admisible y los tamaños muestrales con numerosos ejemplos.
Juan Jesús Cañas Escamilla y José Román Galo Sánchez
Un texto completo que recorre la estadística inferencial desde sus bases hasta la estimación de parámetros, los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Orientado a la investigación, combina teoría clara con ejercicios propuestos.
Violeta Alicia Nolberto Sifuentes y María Estela Ponce Aruneri
Un libro pensado para investigadores que explica la distribución normal, los intervalos de confianza, las pruebas paramétricas y no paramétricas y el contraste de hipótesis. Cada capítulo cierra con preguntas para reflexionar.
Material de enseñanza que cubre lo esencial del análisis inferencial: pruebas de hipótesis para una y dos poblaciones, chi cuadrado, análisis de varianza y regresión. Ideal para resolver casos paso a paso.
Una colección de ejercicios resueltos paso a paso sobre estimación e intervalos de confianza, distribuciones muestrales y contraste de hipótesis. Perfecta para practicar y comprobar procedimientos con soluciones detalladas.
Un fascículo didáctico que parte de los antecedentes históricos de la estadística y sus funciones para luego diferenciar la rama descriptiva de la inferencial. Buen punto de partida con actividades y autoevaluación.
Un texto universitario centrado en el análisis de regresión y correlación, tanto lineal como no lineal. Desarrolla cada concepto con ejemplos resueltos y problemas para practicar, ideal para profundizar en la relación entre variables.
Un material que explica cómo obtener conclusiones válidas para toda una población a partir de una muestra, apoyándose en la teoría de la probabilidad. Aborda el muestreo, la estimación y el contraste de hipótesis con claridad.
Una introducción clara a los cimientos de la inferencia: teoría de la probabilidad, variables aleatorias, la distribución binomial y normal, y la selección de la muestra. Perfecta para entrar al tema con bases sólidas.
Unos apuntes claros sobre la inferencia con muestras grandes: intervalos de confianza para la media, determinación del tamaño muestral, contraste de hipótesis y la interpretación del p-valor. Incluye inferencia sobre proporciones.
Una guía sobre la teoría del muestreo y la inferencia: población y muestra, métodos de muestreo, distribuciones asociadas y los principales métodos de estimación, incluidos los intervalos de confianza para la media y la varianza.
Un material práctico sobre intervalos de confianza, p-valor y la comparación de dos poblaciones: test t de medias, comparación de proporciones y de varianzas. Aplica cada técnica con ejemplos paso a paso.
Botella-Rocamora, Alacreu-García y Martínez-Beneito
Un material conciso y directo sobre los dos métodos clave de la inferencia: la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. Explica cómo trabajar con intervalos de confianza y tamaños muestrales.
Una guía introductoria que define los conceptos fundamentales de la estadística aplicada a la investigación: población y muestra, tipos de muestreo, variables y escalas de medición. Útil para sentar las bases antes de inferir.
Un artículo claro que distingue las dos grandes ramas de la estadística y explica el origen del cálculo de probabilidades. Una lectura breve para entender el panorama general antes de profundizar.
