ESTADÍSTICA
PARA ADMINISTRACIÓN
Y ECONOMÍA
ANDERSON
SWEENEY
WILLIAMS
ESTADÍSTICA
PARAADMINISTRACIÓN
YECONOMÍA
10a. edición...
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David R. Anderson
University of Cincinnati
Dennis J. Sweeney
University of Cincinnati
Thomas A. Williams
Rochester Institu...
Estadística para administración
y economía, 10a. edición
Anderson, David R., Dennis J.
Sweeney y Thomas A.Williams
Preside...
Dedicado a
Marcia, Cherri y Robbie
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Contenido breve
Prefacio xxiii
Acerca del autor xxvii
Capítulo 1 Datos y estadísticas 1
Capítulo 2 Estadística descripti...
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Prefacio xxiii
Acerca de los autores xxvii
Capítulo 1 Datos y estadísticas 1
La estadística en la práctica: BusinessWeek 2...
viii Contenido
Distribuciones de frecuencia relativa y de frecuencia porcentual 35
Gráficas de puntos 36
Histograma 36
Dis...
Contenido ix
3.5 Medidas de la asociación entre dos variables 110
Covarianza 110
Interpretación de la covarianza 112
Coefi...
x Contenido
Capítulo 5 Distribuciones de probabilidad discreta 186
La estadística en la práctica: Citibank 187
5.1 Variabl...
Contenido xi
Caso problema: Specialty Toys 254
Apéndice 6.1 Distribuciones de probabilidad continua con Minitab 255
Apéndi...
Capítulo 8 Estimación por intervalo 299
La estadística en la práctica: Food Lion 300
8.1 Media poblacional: ␴ conocida 301...
9.5 Proporción poblacional 365
Resumen 368
9.6 Prueba de hipótesis y toma de decisiones 370
9.7 Cálculo de la probabilidad...
Capítulo 11 Inferencias acerca de varianzas poblacionales 434
La estadística en la práctica: La General Accounting Office ...
13.3 Procedimiento de comparación múltiple 508
LSD de Fisher 508
Tasas de error tipo I 511
13.4 Diseño de bloques aleatori...
Gráfica de residuales contra yˆ 590
Residuales estandarizados 590
Gráfica de probabilidad normal 593
14.9 Análisis de resi...
Observaciones influyentes 661
Uso de la medida de la distancia de Cook para identificar observaciones
influyentes 661
15.9...
Ejercicios complementarios 737
Caso problema 1: Análisis de las estadísticas de la PGA Tour 740
Caso problema 2: Rendimien...
18.4 Componentes de tendencia y estacionales 786
Modelo multiplicativo 786
Cálculo de los índices estacionales 787
Desesta...
Capítulo 20 Métodos estadísticos para el control de calidad 846
La estadística en la práctica: Dow Chemical Company 847
20...
Capítulo 22 Encuestas muestrales 915
La estadística en la práctica: Duke Energy 916
22.1 Terminología empleada en las encu...
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El propósito de Estadística para administración y economía es proporcionar, en especial a los
estudiantes de las áreas de ...
mo usar las tablas estadísticas para dar un intervalo de valores-p. En el apéndice F se les
explica la forma de calcular c...
tadística descriptiva, estimación por intervalo y regresión. Estos casos problema proporcionan a
los estudiantes la oportu...
Material de apoyo para el profesor
Este libro cuenta con una serie de recursos para el profesor, los cuales están disponib...
David R. Anderson. Profesor de análisis cuantitativo en el College of Business Administration
de la Universidad de Cincinn...
00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxviii
Datos y estadísticas
CAPÍTULO 1
CONTENIDO
LA ESTADÍSTICA EN LA
PRÁCTICA: BUSINESSWEEK
1.1 APLICACIONES EN
LOS NEGOCIOS
Y E...
Con frecuencia aparece en los periódicos y revistas el siguiente tipo de información:
• La asociación de agentes inmobilia...
• En una encuesta de Jupiter Media se encontró que 31% de los hombres adultos ven más
de 10 horas de televisión a la seman...
Finanzas
Los analistas financieros emplean una diversidad de información estadística como guía para sus
recomendaciones de...
Aplicaciones de la estadística como las descritas en esta sección integran este libro. Dichos
ejemplos proporcionan una vi...
Elementos, variables y observaciones
Elementos son las entidades de las que se obtienen los datos. En el conjunto de datos...
lificaciones obtenidas por tres alumnos en la prueba de matemáticas con 620, 550 y 470, pueden
ser ordenadas en orden de m...
Por ejemplo, la gráfica (A) de la figura 1.2, muestra las tasas de interés en Stafford Loans pa-
ra los estudiantes entre ...
1.2 Datos 9
FIGURA 1.2 DIVERSAS GRÁFICAS DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO
(A) Tasas de interés en los Stafford Loans para estu...
Las series de tiempo y los pronósticos con series de tiempo se verán en el capítulo 16 cuan-
do se estudien los métodos de...
También se obtienen datos de diversas asociaciones industriales y de organizaciones de in-
terés especial. La asociación T...
sión sanguínea en cada grupo. El análisis estadístico de los datos experimentales ayuda a deter-
minar el efecto del nuevo...
rias maneras. Por ejemplo, un entrevistador puede cometer un error de escritura, como una trans-
posición al escribir la e...
Vuelva al conjunto de datos de la tabla 1.1 que presenta 25 de las empresas de S&P 500. Los
métodos de la estadística desc...
do entre 25. Al hacer esto se obtiene como ganancia promedio por acción $2.49. Este promedio
da una tendencia central, o p...
Al proceso de realizar un estudio para recolectar datos de toda una población se le llama
censo. Al proceso de efectuar un...
1.6 Las computadoras y el análisis estadístico
Como en el análisis estadístico suelen emplearse grandes cantidades de dato...
Para los propósitos del análisis estadístico, los datos son clasificables en cuantitativos y cua-
litativos. Los datos cua...
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  1. 1. ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA ANDERSON SWEENEY WILLIAMS ESTADÍSTICA PARAADMINISTRACIÓN YECONOMÍA 10a. edición La nueva edición de esta obra, un verdadero best-seller, tanto en Estados Unidos como en América Latina, continúa presentando una gran cantidad de ejercicios con datos reales actualizados. Las secciones de problemas se dividen en tres partes a fin de reforzar lo aprendido: métodos, aplicaciones y autoevaluaciones. Además contiene secciones y advertencias sobre los errores estadísticos más comunes en los que se puede incurrir. Características • A lo largo de todo el texto se plantean situaciones de negocios y económicas reales. • Se muestra el uso de la computadora; especialmente se enfatiza el trabajo con Excel y con MINITAB en sus versiones más recientes. • Presenta una mayor cobertura en métodos tabulares y gráficos de la estadística descriptiva. • Integra el uso de Excel para el muestreo aleatorio. • Incorpora el uso de apoyos en línea integrados a lo largo del texto. • Un nuevo apéndice F cubre el uso de software para calcular el valor de p y muestra claramente el uso de MINITAB y Excel para calcular los valores de p asociados a pruebas estadísticas z, t y F. • Emplea software estadístico para el uso de tablas de distribución normal acumulada, lo que hace más sencillo para el alumno el cálculo de los valores de p en las pruebas de hipótesis. • Integra casos al final de cada capítulo. Éste es sin duda el mejor libro de Estadística para Administración y Economía en español. ANDERSON SWEENEY WILLIAMS 10a. edición C M Y CM MY CY CMY K Anderson ok.pdf 6/3/08 11:26:04
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  3. 3. David R. Anderson University of Cincinnati Dennis J. Sweeney University of Cincinnati Thomas A. Williams Rochester Institute of Technology Traducción: Ma. del Carmen Hano Roa Diplom Mathematekirin Ludwig-Maximiliams Universität München, Alemania Revisión técnica: Dra. Teresa López Álvarez Consultora independiente Estadística para administración y economía Estadística para administración y economía Australia • Brasil • Corea • España • Estados Unidos • Japón • México • Reino Unido • Singapur 10a. edición 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page i
  4. 4. Estadística para administración y economía, 10a. edición Anderson, David R., Dennis J. Sweeney y Thomas A.Williams Presidente de Cengage Learning Latinoamérica: Javier Arellano Gutiérrez Director General México y Centroamérica: Héctor Enrique Galindo Iturribarría Director Editorial Latinoamérica: José Tomás Pérez Bonilla Editor: Sergio R. Cervantes González Director de producción: Raúl D. Zendejas Espejel Editor de producción: Timoteo Eliosa García Ilustrador: Michael Stratton/cmiller design Diseño de portada: Paul Neff Imagen de portada: © Brand X Images/Getty Images Composición tipográfica: José Jaime Gutiérrez Aceves © D.R. 2008 por Cengage Learning Editores, S.A. de C.V., una Compañía de Cengage Learning, Inc. Corporativo Santa Fe Av. Santa Fe, núm. 505, piso 12 Col. Cruz Manca, Santa Fe C.P. 05349, México, D.F. Cengage Learning™ es una marca registrada usada bajo permiso. DERECHOS RESERVADOS. Ninguna parte de este trabajo amparado por la Ley Federal del Derecho de Autor, podrá ser reproducida, transmitida, almacenada o utilizada en cualquier forma o por cualquier medio, ya sea gráfico, electrónico o mecánico, incluyendo, pero sin limitarse a lo siguiente: fotocopiado, reproducción, escaneo, digitalización, grabación en audio, distribución en Internet, distribución en redes de información o almacenamiento y recopilación en sistemas de información a excepción de lo permitido en el Capítulo III, Artículo 27 de la Ley Federal del Derecho de Autor, sin el consentimiento por escrito de la Editorial. Traducido del libro Statistics for Business and Economics, 10th ed. Publicado en inglés por Thomson/Southwestern © 2008 ISBN: 0-324-36068-1 Datos para catalogación bibliográfica: Anderson, David R., Dennis J. Sweeney y Thomas A.Williams Estadística para administración y economía, 10a.ed. ISBN-13: 978-607-481-319-7 ISBN-10: 607-481-319-1 Visite nuestro sitio en: http://latinoamerica.cengage.com 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page ii
  5. 5. Dedicado a Marcia, Cherri y Robbie 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page iii
  6. 6. 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page iv
  7. 7. v Contenido breve Prefacio xxiii Acerca del autor xxvii Capítulo 1 Datos y estadísticas 1 Capítulo 2 Estadística descriptiva: presentaciones tabulares y gráficas 26 Capítulo 3 Estadística descriptiva: medidas numéricas 81 Capítulo 4 Introducción a la probabilidad 141 Capítulo 5 Distribuciones de probabilidad discreta 186 Capítulo 6 Distribuciones de probabilidad continua 225 Capítulo 7 Muestreo y distribuciones muestrales 257 Capítulo 8 Estimación por intervalo 299 Capítulo 9 Prueba de hipótesis 338 Capítulo 10 Inferencia estadística acerca de medias y de proporciones con dos poblaciones 393 Capítulo 11 Inferencias acerca de varianzas poblacionales 434 Capítulo 12 Pruebas de bondad de ajuste e independencia 457 Capítulo 13 Diseño de experimentos y análisis de varianza 490 Capítulo 14 Regresión lineal simple 543 Capítulo 15 Regresión múltiple 624 Capítulo 16 Análisis de regresión: construcción de modelos 693 Capítulo 17 Números índice 744 Capítulo 18 Pronóstico 765 Capítulo 19 Métodos no paramétricos 812 Capítulo 20 Métodos estadísticos para el control de calidad 846 Capítulo 21 Análisis de decisión 879 Capítulo 22 Encuestas muestrales Apéndice A Referencias y bibliografía 916 Apéndice B Tablas 918 Apéndice C Notación para la suma 946 Apéndice D Soluciones para los autoexámenes y respuestas a los ejercicios con números pares 948 Apéndice E Uso de las funciones de Excel 995 Apéndice F Cálculo de los valores-p usando Minitab o Excel 1000 Índice 1004 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page v
  8. 8. 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page vi
  9. 9. Prefacio xxiii Acerca de los autores xxvii Capítulo 1 Datos y estadísticas 1 La estadística en la práctica: BusinessWeek 2 1.1 Aplicaciones en los negocios y en la economía 3 Contaduría 3 Finanzas 4 Marketing 4 Producción 4 Economía 4 1.2 Datos 5 Elementos, variables y observaciones 6 Escalas de medición 6 Datos cualitativos y cuantitativos 7 Datos de sección transversal y de series de tiempo 7 1.3 Fuentes de datos 10 Fuentes existentes 10 Estudios estadísticos 11 Errores en la adquisición de datos 12 1.4 Estadística descriptiva 13 1.5 Inferencia estadística 15 1.6 Las computadoras y el análisis estadístico 17 Resumen 17 Glosario 18 Ejercicios complementarios 19 Capítulo 2 Estadística descriptiva: presentaciones tabulares y gráficas 26 La estadística en la práctica: La empresa Colgate-Palmolive 27 2.1 Resumen de datos cualitativos 28 Distribución de frecuencia 28 Distribuciones de frecuencia relativa y de frecuencia porcentual 29 Gráficas de barra y gráficas de pastel 29 2.2 Resumen de datos cuantitativos 34 Distribución de frecuencia 34 Contenido vii 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page vii
  10. 10. viii Contenido Distribuciones de frecuencia relativa y de frecuencia porcentual 35 Gráficas de puntos 36 Histograma 36 Distribuciones acumuladas 37 Ojiva 39 2.3 Análisis exploratorio de datos: el diagrama de tallo y hojas 43 2.4 Tabulaciones cruzadas y diagramas de dispersión 48 Tabulación cruzada 48 Paradoja de Simpson 51 Diagrama de dispersión y línea de tendencia 52 Resumen 57 Glosario 59 Fórmulas clave 60 Ejercicios complementarios 60 Caso problema 1: Las tiendas Pelican 66 Caso problema 2: Industria cinematográfica 67 Apéndice 2.1 Uso de Minitab para presentaciones gráficas y tabulares 68 Apéndice 2.2 Uso de Excel para presentaciones gráficas y tabulares 70 Capítulo 3 Estadística descriptiva: medidas numéricas 81 La estadística en la práctica: Small Fry Design 82 3.1 Medidas de localización 83 Media 83 Mediana 84 Moda 85 Percentiles 86 Cuartiles 87 3.2 Medidas de variabilidad 91 Rango 92 Rango intercuartílico 92 Varianza 93 Desviación estándar 95 Coeficiente de variación 95 3.3 Medidas de la forma de la distribución, de la posición relativa y de la detección de observaciones atípicas 98 Forma de la distribución 98 Puntos z 99 Teorema de Chebyshev 100 Regla empírica 101 Detección de observaciones atípicas 102 3.4 Análisis exploratorio de datos 105 Resumen de cinco números 105 Diagrama de caja 106 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page viii
  11. 11. Contenido ix 3.5 Medidas de la asociación entre dos variables 110 Covarianza 110 Interpretación de la covarianza 112 Coeficiente de correlación 114 Interpretación del coeficiente de correlación 115 3.6 La media ponderada y el empleo de datos agrupados 119 Media ponderada 119 Datos agrupados 120 Resumen 124 Glosario 125 Fórmulas clave 126 Ejercicios complementarios 128 Caso problema 1: Las tiendas Pelican 132 Caso problema 2: Industria cinematográfica 133 Caso problema 3: Las escuelas de negocios de Asia-Pacífico 133 Apéndice 3.1 Estadística descriptiva usando Minitab 135 Apéndice 3.2 Estadísticos descriptivos usando Excel 137 Capítulo 4 Introducción a la probabilidad 141 La estadística en la práctica: La empresa Rohm and Hass 142 4.1 Experimentos, reglas de conteo y asignación de probabilidades 143 Reglas de conteo, combinaciones y permutaciones 144 Asignación de probabilidades 148 Probabilidades para el proyecto KP&L 150 4.2 Eventos y sus probabilidades 153 4.3 Algunas relaciones básicas de probabilidad 157 Complemento de un evento 157 Ley de la adición 158 4.4 Probabilidad condicional 163 Eventos independientes 167 Ley de la multiplicación 167 4.5 Teorema de Bayes 171 Método tabular 175 Resumen 177 Glosario 177 Fórmulas clave 178 Ejercicios complementarios 179 Caso problema: Los jueces del condado de Hamilton 183 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page ix
  12. 12. x Contenido Capítulo 5 Distribuciones de probabilidad discreta 186 La estadística en la práctica: Citibank 187 5.1 Variables aleatorias 187 Variables aleatorias discretas 188 Variables aleatorias continuas 189 5.2 Distribuciones de probabilidad discreta 190 5.3 Valor esperado y varianzas 196 Valor esperado 196 Varianza 196 5.4 Distribución de probabilidad binomial 200 Un experimento binomial 201 El problema de la tienda de ropa Martin Clothing Store 202 Uso de las tablas de probabilidades binomiales 206 Valor esperado y varianza en la distribución binomial 207 5.5 Distribución de probabilidad de Poisson 210 Un ejemplo considerando intervalos de tiempo 211 Un ejemplo considerando intervalos de longitud o de distancia 213 5.6 Distribución de probabilidad hipergeométrica 214 Resumen 217 Glosario 218 Fórmulas clave 219 Ejercicios complementarios 220 Apéndice 5.1 Distribuciones de probabilidad con Minitab 222 Apéndice 5.2 Distribuciones de probabilidad discreta con Excel 223 Capítulo 6 Distribuciones de probabilidad continua 225 La estadística en la práctica: Procter & Gamble 226 6.1 Distribución de probabilidad uniforme 227 Áreas como medida de probabilidad 228 6.2 Distribución de probabilidad normal 231 Curva normal 231 Distribución de probabilidad normal estándar 233 Cálculo de probabilidades en cualquier distribución de probabilidad normal 238 El problema de la empresa Grear Tire 239 6.3 Aproximación normal de las probabilidades binomiales 243 6.4 Distribución de probabilidad exponencial 246 Cálculo de probabilidades en la distribución exponencial 247 Relación entre la distribución de Poisson y la exponencial 248 Resumen 250 Glosario 250 Fórmulas clave 251 Ejercicios complementarios 251 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page x
  13. 13. Contenido xi Caso problema: Specialty Toys 254 Apéndice 6.1 Distribuciones de probabilidad continua con Minitab 255 Apéndice 6.2 Distribuciones de probabilidad continua con Excel 256 Capítulo 7 Muestreo y distribuciones muestrales 257 La estadística en la práctica: MeadWestvaco Corporation 258 7.1 El problema de muestreo de Electronics Associates 259 7.2 Muestreo aleatorio simple 260 Muestreo de una población finita 260 Muestreo de una población infinita 261 7.3 Estimación puntual 264 7.4 Introducción a las distribuciones muestrales 267 7.5 Distribución muestral de x _ 270 Valor esperado de x _ 270 Desviación estándar de x _ 271 Forma de la distribución muestral de x _ 272 Distribución muestral de x _ en el problema EAI 274 Valor práctico de la distribución muestral de x _ 274 Relación entre el tamaño de la muestra y la distribución muestral de x _ 276 7.6 Distribución muestral de p _ 280 Valor esperado de p _ 280 Desviación estándar de p _ 281 Forma de la distribución muestral de p _ 281 Valor práctico de la distribución muestral de p _ 282 7.7 Propiedades de los estimadores puntuales 285 Insesgadez 286 Eficiencia 287 Consistencia 287 7.8 Otros métodos de muestreo 288 Muestreo aleatorio estratificado 288 Muestreo por conglomerados 289 Muestreo sistemático 289 Muestreo de conveniencia 290 Muestreo subjetivo 290 Resumen 291 Glosario 291 Fórmulas clave 292 Ejercicios complementarios 292 Apéndice 7.1 Valor esperado y desviación estándar de x _ 295 Apéndice 7.2 Muestreo aleatorio con Minitab 296 Apéndice 7.3 Muestreo aleatorio con Excel 297 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xi
  14. 14. Capítulo 8 Estimación por intervalo 299 La estadística en la práctica: Food Lion 300 8.1 Media poblacional: ␴ conocida 301 Margen de error y estimación por intervalo 301 Recomendación práctica 305 8.2 Media poblacional: ␴ desconocida 307 Margen de error en estimación por intervalo 308 Recomendación práctica 311 Uso de una muestra pequeña 311 Resumen de los procedimientos de estimación por intervalo 313 8.3 Determinación del tamaño de la muestra 316 8.4 Proporción poblacional 319 Determinación del tamaño de la muestra 321 Resumen 324 Glosario 325 Fórmulas clave 326 Ejercicios complementarios 326 Caso problema 1: La revista Young Professional 329 Caso problema 2: Gulf Real Estate Properties 330 Caso problema 3: Metropolitan Research, Inc. 332 Apéndice 8.1 Estimación por intervalo con Minitab 332 Apéndice 8.2 Estimación por intervalo usando Excel 334 Capítulo 9 Prueba de hipótesis 338 La estadística en la práctica: John Morrell & Company 339 9.1 Elaboración de las hipótesis nula y alternativa 340 Prueba de una hipótesis de investigación 340 Prueba de la validez de una afirmación 340 Prueba en situaciones de toma de decisión 341 Resumen de las formas para las hipótesis nula y alternativa 341 9.2 Errores tipo I y II 342 9.3 Media poblacional: ␴ conocida 345 Prueba de una cola 345 Prueba de dos colas 351 Resumen y recomendaciones prácticas 354 Relación entre estimación por intervalo y prueba de hipótesis 355 9.4 Media poblacional: ␴ desconocida 359 Prueba de una cola 360 Prueba de dos colas 361 Resumen y recomendación práctica 362 xii Contenido 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xii
  15. 15. 9.5 Proporción poblacional 365 Resumen 368 9.6 Prueba de hipótesis y toma de decisiones 370 9.7 Cálculo de la probabilidad de los errores tipo II 371 9.8 Determinación del tamaño de la muestra en una prueba de hipótesis para la media poblacional 376 Resumen 380 Glosario 381 Fórmulas clave 381 Ejercicios complementarios 382 Caso problema 1: Quality Associates, Inc. 385 Caso problema 2: Estudio sobre el desempleo 386 Apéndice 9.1 Pruebas de hipótesis con Minitab 386 Apéndice 9.2 Prueba de hipótesis con Excel 388 Capítulo 10 Inferencia estadística acerca de medias y de proporciones con dos poblaciones 393 La estadística en la práctica: Food and Drug Administration de Estados Unidos 394 10.1 Inferencias acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales: ␴1 y ␴2 conocidas 395 Estimación por intervalo de ␮1 – ␮2 395 Prueba de hipótesis acerca de ␮1 – ␮2 397 Recomendación práctica 399 10.2 Inferencias acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales: ␴1 y ␴2 desconocidas 402 Estimación por intervalo para ␮1 – ␮2 402 Pruebas de hipótesis acerca de ␮1 – ␮2 403 Recomendación práctica 406 10.3 Inferencias acerca de la diferencia entre dos medias poblacionales: muestras pareadas 410 10.4 Inferencias acerca de la diferencia entre dos proporciones poblacionales 416 Estimación por intervalo para p1 – p2 416 Prueba de hipótesis acerca de p1 – p2 418 Resumen 423 Glosario 423 Fórmulas clave 424 Ejercicios complementarios 425 Caso problema: Par, Inc. 428 Apéndice 10.1 Inferencias acerca de dos poblaciones usando Minitab 429 Apéndice 10.2 Inferencias acerca de dos poblaciones usando Excel 431 Contenido xiii 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xiii
  16. 16. Capítulo 11 Inferencias acerca de varianzas poblacionales 434 La estadística en la práctica: La General Accounting Office de Estados Unidos 435 11.1 Inferencias acerca de una varianza poblacional 436 Estimación por intervalos 436 Pruebas de hipótesis 440 11.2 Inferencias acerca de dos varianzas poblacionales 445 Resumen 452 Fórmulas clave 452 Ejercicios complementarios 453 Caso problema: Programa de capacitación para la Fuerza Aérea 454 Apéndice 11.1 Varianzas poblacionales con Minitab 455 Apéndice 11.2 Varianzas poblacionales con Excel 456 Capítulo 12 Pruebas de bondad de ajuste e independencia 457 La estadística en la práctica: United Way 458 12.1 Prueba de bondad de ajuste: una población multinomial 459 12.2 Prueba de independencia 464 12.3 Prueba de bondad de ajuste: distribuciones de Poisson y normal 472 Distribución de Poisson 472 Distribución normal 476 Resumen 481 Glosario 481 Fórmulas clave 481 Ejercicios complementarios 482 Caso problema: Una agenda bipartidista para el cambio 485 Apéndice 12.1 Pruebas de bondad de ajuste e independencia mediante Minitab 486 Apéndice 12.2 Pruebas de bondad de ajuste e independencia mediante Excel 487 Capítulo 13 Diseño de experimentos y análisis de varianza 490 La estadística en la práctica: Burke Marketing Services, Inc. 491 13.1 Introducción al diseño de experimentos y al análisis de varianza 492 Obtención de datos 493 Suposiciones para el análisis de varianza 494 Análisis de varianza: una visión conceptual general 494 13.2 Análisis de varianza y el diseño completamente aleatorizado 497 Estimación de la varianza poblacional entre tratamientos 498 Estimación de la varianza poblacional dentro de los tratamientos 499 Comparación de las estimaciones de las varianzas: la prueba F 500 Tabla de ANOVA 502 Resultados de computadora para el análisis de varianza 503 Prueba para la igualdad de k medias poblacionales: un estudio observacional 504 xiv Contenido 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xiv
  17. 17. 13.3 Procedimiento de comparación múltiple 508 LSD de Fisher 508 Tasas de error tipo I 511 13.4 Diseño de bloques aleatorizado 514 Prueba de estrés para los controladores del tráfico aéreo 515 Procedimiento ANOVA 516 Cálculos y conclusiones 517 13.5 Experimentos factoriales 521 Procedimiento ANOVA 523 Cálculos y conclusiones 523 Resumen 529 Glosario 529 Fórmulas clave 530 Ejercicios complementarios 532 Caso problema 1: Centro Médico Wentworth 536 Caso problema 2: Compensación para profesionales de ventas 537 Apéndice 13.1 Análisis de varianza con Minitab 538 Apéndice 13.2 Análisis de varianza con Excel 539 Capítulo 14 Regresión lineal simple 543 La estadística en la práctica: Alliance Data Systems 544 14.1 Modelo de regresión lineal simple 545 Modelo de regresión y ecuación de regresión 545 Ecuación de regresión estimada 546 14.2 Método de mínimos cuadrados 548 14.3 Coeficiente de determinación 559 Coeficiente de correlación 562 14.4 Suposiciones del modelo 566 14.5 Prueba de significancia 568 Estimación de ␴2 568 Prueba t 569 Intervalo de confianza para ␤1 570 Prueba F 571 Algunas advertencias acerca de la interpretación de las pruebas de significancia 573 14.6 Uso de la ecuación de regresión estimada para estimaciones y predicciones 577 Estimación puntual 577 Estimación por intervalo 577 Intervalo de confianza para el valor medio de y 578 Intervalo de predicción para un solo valor de y 579 14.7 Solución por computadoras 583 14.8 Análisis residual: confirmación de las suposiciones del modelo 588 Gráfica de residuales contra x 589 Contenido xv 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xv
  18. 18. Gráfica de residuales contra yˆ 590 Residuales estandarizados 590 Gráfica de probabilidad normal 593 14.9 Análisis de residuales: observaciones atípicas y observaciones influyentes 597 Detección de observaciones atípicas 597 Detección de observaciones influyentes 599 Resumen 604 Glosario 605 Fórmulas clave 606 Ejercicios complementarios 608 Caso problema 1: Medición del riesgo en el mercado bursátil 614 Caso problema 2: Departamento de Transporte de Estados Unidos 615 Caso problema 3: Donaciones de los ex alumnos 616 Caso problema 4: Valor de los equipos de béisbol de la liga mayor 616 Apéndice 14.1 Deducción de la fórmula de mínimos cuadrados empleando el cálculo 618 Apéndice 14.2 Una prueba de significancia usando correlación 619 Apéndice 14.3 Análisis de regresión con Minitab 620 Apéndice 14.4 Análisis de regresión con Excel 621 Capítulo 15 Regresión múltiple 624 La estadística en la práctica: International Paper 625 15.1 Modelo de regresión múltiple 626 Modelo de regresión y ecuación de regresión 626 Ecuación de regresión múltiple estimada 626 15.2 Método de mínimos cuadrados 627 Un ejemplo: Butler Trucking Company 628 Nota sobre la interpretación de los coeficientes 630 15.3 Coeficiente de determinación múltiple 636 15.4 Suposiciones del modelo 639 15.5 Prueba de significancia 640 Prueba F 640 Prueba t 643 Multicolinealidad 644 15.6 Uso de la ecuación de regresión estimada para estimaciones y predicciones 647 15.7 Variables cualitativas independientes 649 Un ejemplo: Johnson Filtration, Inc. 649 Interpretación de los parámetros 651 Variables cualitativas más complejas 653 15.8 Análisis residual 658 Detección de observaciones atípicas 659 Residuales estudentizados eliminados y observaciones atípicas 660 xvi Contenido 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xvi
  19. 19. Observaciones influyentes 661 Uso de la medida de la distancia de Cook para identificar observaciones influyentes 661 15.9 Regresión logística 665 Ecuación de regresión logística 666 Estimación de la ecuación de regresión logística 667 Prueba de significancia 669 Uso en la administración 669 Interpretación de la ecuación de regresión logística 670 Transformación logit 672 Resumen 676 Glosario 677 Fórmulas clave 678 Ejercicios complementarios 680 Caso problema 1: Consumer Research, Inc. 685 Caso problema 2: Predicción de la puntuación en un examen 686 Caso problema 3: Aportaciones de los alumnos 687 Caso problema 4: Predicción del porcentaje de triunfos de la NFL 689 Apéndice 15.1 Regresión múltiple con Minitab 690 Apéndice 15.2 Regresión múltiple con Excel 690 Apéndice 15.3 Regresión logística con Minitab 691 Capítulo 16 Análisis de regresión: construcción de modelos 693 La estadística en la práctica: La empresa Monsanto 694 16.1 El modelo lineal general 695 Modelado de relaciones curvilíneas 695 Interacción 699 Transformaciones a la variable dependiente 701 Modelos no lineales que son intrínsecamente lineales 705 16.2 Determinación de cuándo agregar o quitar variables 710 Caso general 712 Uso del valor-p 713 16.3 Análisis de un problema mayor 717 16.4 Procedimientos de elección de variables 720 Regresión por pasos 721 Selección hacia adelante 722 Eliminación hacia atrás 723 Regresión de los mejores subconjuntos 723 Elección final 724 16.5 Método de regresión múltiple para el diseño de experimentos 727 16.6 Autocorrelación y la prueba de Durbin-Watson 731 Resumen 736 Glosario 736 Fórmulas clave 736 Contenido xvii 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xvii
  20. 20. Ejercicios complementarios 737 Caso problema 1: Análisis de las estadísticas de la PGA Tour 740 Caso problema 2: Rendimiento de combustible en los automóviles 741 Caso problema 3: Predicción de las tasas de alumnos que llegan a titularse en las universidades 741 Apéndice 16.1: Procedimientos de selección de variables con Minitab 742 Capítulo 17 Números índice 744 La estadística en la práctica: Departamento del Trabajo de Estados Unidos, Departamento de Estadística Laboral 745 17.1 Precios relativos 746 17.2 Índices de precios agregados 746 17.3 Cálculo de un índice de precios agregados a partir de precios relativos 750 17.4 Algunos índices de precios importantes 752 Índice de precios al consumidor 752 Índice de precios al productor 752 Promedios Dow Jones 753 17.5 Deflactar una serie mediante índices de precios 754 17.6 Índices de precios: otras consideraciones 758 Selección de los artículos 758 Selección de un periodo base 758 Variaciones en la calidad 758 17.7 Índices de cantidad 759 Resumen 761 Glosario 761 Fórmulas clave 761 Ejercicios complementarios 762 Capítulo 18 Pronóstico 765 La estadística en la práctica: Occupational Health Clinic de Nevada 766 18.1 Componentes de una serie de tiempo 767 Componente de tendencia 767 Componente cíclico 769 Componente estacional 770 Componente irregular 770 18.2 Métodos de suavizamiento 770 Promedios móviles 770 Promedios móviles ponderados 772 Suavizamiento exponencial 774 18.3 Proyección de tendencia 780 xviii Contenido 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xviii
  21. 21. 18.4 Componentes de tendencia y estacionales 786 Modelo multiplicativo 786 Cálculo de los índices estacionales 787 Desestacionalización de una serie de tiempo 791 Uso de una serie de tiempo desestacionalizada para la identificación de tendencias 791 Ajustes estacionales 794 Modelos basados en datos mensuales 794 Componente cíclico 794 18.5 Análisis de regresión 796 18.6 Métodos cualitativos 798 Método de Delphi 798 Opinión de un experto 799 Escenarios futuros 799 Métodos intuitivos 799 Resumen 799 Glosario 800 Fórmulas clave 801 Ejercicios complementarios 801 Caso problema 1: Pronóstico para las ventas de alimentos y bebidas 806 Caso problema 2: Pronóstico de pérdidas de ventas 807 Apéndice 18.1 Pronósticos con Minitab 808 Apéndice 18.2 Pronósticos con Excel 810 Capítulo 19 Métodos no paramétricos 812 La estadística en la práctica: West Shell Realtors 813 19.1 Prueba de los signos 815 Caso de muestras pequeñas 815 Caso de muestras grandes 817 Prueba de hipótesis acerca de la mediana 818 19.2 Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon 820 19.3 Prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon 825 Caso de muestras pequeñas 825 Caso de muestras grandes 827 19.4 Prueba de Kruskal-Wallis 833 19.5 Correlación de rangos 837 Prueba de significancia de la correlación por rangos 839 Resumen 841 Glosario 842 Fórmulas clave 842 Ejercicios complementarios 843 Contenido xix 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xix
  22. 22. Capítulo 20 Métodos estadísticos para el control de calidad 846 La estadística en la práctica: Dow Chemical Company 847 20.1 Filosofías y marco de referencia 848 Malcolm Baldrige National Quality Award 848 ISO 9000 849 Seis Sigma 849 20.2 Control estadístico de procesos 851 Cartas de control 852 Cartas x _ : media y desviaciones estándar del proceso conocidas 853 Cartas x _ : media y desviaciones estándar del proceso desconocidas 855 Cartas R 857 Cartas p 859 Cartas np 862 Interpretación de las cartas de control 862 20.3 Muestreo de aceptación 865 KALI, Inc., un ejemplo de muestreo de aceptación 866 Cálculo de la probabilidad de aceptar un lote 867 Selección de un plan de muestreo de aceptación 870 Planes de muestreo múltiple 871 Resumen 874 Glosario 874 Fórmulas clave 875 Ejercicios complementarios 876 Apéndice 20.1 Cartas de control con Minitab 878 Capítulo 21 Análisis de decisión 879 La estadística en la práctica: Ohio Edison Company 880 21.1 Formulación del problema 881 Tablas de recompensa 882 Árboles de decisión 882 21.2 Toma de decisiones con probabilidades 883 Método del valor esperado 883 Valor esperado de la información perfecta 885 21.3 Análisis de decisión con información muestral 891 Árbol de decisión 892 Estrategia de decisión 893 Valor esperado de la información muestral 896 21.4 Cálculo de las probabilidades de rama mediante el teorema de Bayes 902 Resumen 906 Glosario 907 Fórmulas clave 908 Caso problema: Estrategia de defensa en un juicio 908 Apéndice 21.1 Solución del problema PDC con TreePlan 909 xx Contenido 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xx
  23. 23. Capítulo 22 Encuestas muestrales 915 La estadística en la práctica: Duke Energy 916 22.1 Terminología empleada en las encuestas muestrales 916 22.2 Tipos de encuestas y métodos de muestreo 917 22.3 Errores en una encuesta 919 Errores no muestrales 919 Error muestral 919 22.4 Muestreo aleatorio simple 920 Media poblacional 920 Total poblacional 921 Proporción poblacional 922 Determinación del tamaño de la muestra 923 22.5 Muestreo aleatorio simple estratificado 926 Media poblacional 926 Total población 928 Proporción poblacional 929 Determinación del tamaño de la muestra 930 22.6 Muestreo por conglomerados 935 Media poblacional 937 Total poblacional 938 Proporción poblacional 939 Determinación del tamaño de la muestra 940 22.7 Muestreo sistemático 943 Resumen 943 Glosario 944 Fórmulas clave 944 Ejercicios complementarios 948 Apéndice A Referencias y bibliografía 952 Apéndice B Tablas 954 Apéndice C Notación para la suma 982 Apéndice D Soluciones para los autoexámenes y repuestas a los ejercicios con números pares 984 Apéndice E Uso de las funciones de Excel 1033 Apéndice F Cálculo de los valores-p usando Minitab o Excel 1038 Índice 1042 Contenido xxi 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxi
  24. 24. 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxii
  25. 25. El propósito de Estadística para administración y economía es proporcionar, en especial a los estudiantes de las áreas de la administración y de la economía, una introducción conceptual al campo de la estadística y de sus aplicaciones. El texto está orientado a las aplicaciones y ha sido escrito pensando en las necesidades de quienes no son matemáticos; los conocimientos matemá- ticos requeridos son los conocimientos del álgebra. Las aplicaciones del análisis de datos y de la metodología estadística son parte integral de la presentación y organización del material de este libro. El estudio y el desarrollo de cada técnica se presentan mediante una aplicación, en donde los resultados estadísticos permiten entender las decisiones y la solución del problema presentado. Aunque el libro está orientado hacia las aplicaciones, hemos tenido cuidado de presentar un desarrollo metodológico sólido y de emplear la notación convencional al tópico que se estudia. De esta manera, los estudiantes encontrarán que este libro les proporciona una buena preparación para el estudio de material estadístico más avanzado. En el apéndice A se proporciona una biblio- grafía que servirá como guía para un estudio más profundo. El libro introduce al estudiante a los paquetes de software Minitab de Microsoft y a Excel ha- ciendo énfasis en el papel que tiene el software en la aplicación del análisis estadístico. Minitab se presenta como uno de los principales paquetes de software para estadística, tanto en la enseñanza, como en la práctica. Excel no es un paquete de software para estadística, pero su amplia disponibi- lidad y uso lo hacen relevante para que los estudiantes conozcan las posibilidades de Excel para la estadística. El empleo de Excel y Minitab se presenta en los apéndices, permitiendo así al profesor la suficiente flexibilidad para dar tanta importancia al uso de la computadora como él lo desee. Cambios en la 10a. edición Agradecemos la acogida y la respuesta positiva a las ediciones anteriores de Estadística para ad- ministración y economía. Por tanto, al hacer modificaciones en esta nueva edición, hemos con- servado el mismo estilo de presentación y la sencillez de esas ediciones. Los cambios más importantes hechos en esta nueva edición se presentan a continuación. Cambios al contenido En seguida se resumen algunos de los cambios que hemos hecho al contenido en esta edición. • Valores-p En la edición anterior insistimos en el uso de los valores-p en las pruebas de hipótesis. En esta edición hacemos lo mismo, no obstante, hemos hecho más sencilla la in- troducción a los valores-p simplificando la definición conceptual. Ahora dice: “Un valor-p es una probabilidad que mide la evidencia contra la hipótesis nula que proporciona la muestra. Entre menor es el valor-p, mayor es la evidencia contra H0.” Después de esta de- finición conceptual, se presentan las definiciones operacionales que explican cómo calcu- lar el valor-p en pruebas de la cola izquierda (cola inferior), de la cola derecha (cola superior) y de dos colas. Con la experiencia hemos aprendido que el separar la definición conceptual de las definiciones operacionales ayuda al estudiante a entender con más faci- lidad el nuevo material. • Procedimientos de Minitab y de Excel para calcular el valor-p. Algo nuevo en esta edición es un apéndice en el que se demuestra cómo se usan Minitab y Excel para calcu- lar valores-p relacionados con los estadísticos de prueba z, t, ␹2 y F. A los estudiantes que emplean una calculadora manual para calcular los estadísticos de prueba se les enseña có- xxiii Prefacio 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxiii
  26. 26. mo usar las tablas estadísticas para dar un intervalo de valores-p. En el apéndice F se les explica la forma de calcular con exactitud el valor-p usando Minitab o Excel. Este apén- dice es de utilidad al estudiar las pruebas de hipótesis en los capítulos 9 a 16. • Tabla de la distribución normal estándar acumulada. A muchos de nuestros usuarios puede sorprenderles que en esta nueva edición usemos tablas de distribución normal están- dar acumulada. Hemos hecho este cambio porque creemos que la tendencia es que cada vez más estudiantes y profesionistas hagan uso del software para computadoras. Antes, todo mundo empleaba las tablas porque era la única fuente de información acerca de la distribu- ción normal. Sin embargo, hoy muchos estudiantes están dispuestos a aprender a usar el software para estadística. Los estudiantes encontrarán que casi todos los paquetes de soft- ware usan la distribución normal estándar acumulada. Por tanto, es cada vez más importan- te que en un libro de introducción a la estadística se usen las tablas de probabilidad normal que el estudiante encontrará cuando trabaje con el software para estadística. No es deseable usar un tipo de tablas para la distribución normal estándar en el libro y otro tipo diferente cuando se usen los paquetes de software. Aquellas personas que usen por primera vez la ta- bla de distribución normal acumulada encontrarán que, en general, estas tablas facilitan los cálculos de la distribución normal. En particular, una tabla de probabilidad normal acumu- lada facilita el cálculo de los valores-p en las pruebas de hipótesis. • Diseño de experimentos y análisis de varianza. El capítulo 13 se ha reducido y ahora comienza con una introducción a los conceptos del diseño de experimentos. Se tratan también el diseño completamente aleatorizado, el diseño de bloque aleatorizado y los ex- perimentos factoriales. El análisis de varianza se presenta como la técnica fundamental para el análisis de estos diseños. También mostramos que el procedimiento de análisis de varianza puede emplearse en estudios observacionales. • Otras modificaciones al contenido. Las siguientes adiciones se encontrarán en la nueva edición: – En el capítulo 1 se presentan ejemplos nuevos de datos de series de tiempo. – En el capítulo 2 el apéndice sobre Excel ahora proporciona instrucciones más comple- tas acerca de cómo elaborar una distribución de frecuencia y un histograma con datos cuantitativos. – Revisamos los lineamientos acerca del tamaño de la muestra necesario para el uso de de la distribución t, lo que es consistente con el uso de la distribución t en los capítu- los 8, 9 y 10. – El capítulo 17 ha sido actualizado con números índices de uso corriente. – Ahora en el manual de soluciones se encuentran los pasos para la solución de los ejer- cicios usando la distribución normal acumulada y más detalles en las explicaciones de cómo calcular los valores-p en las pruebas de hipótesis. Ejemplos y ejercicios nuevos a partir de datos reales Hemos agregado 200 ejemplos y ejercicios nuevos con base en datos reales y en fuentes de refe- rencias recientes sobre información estadística. Con datos obtenidos de fuentes empleadas tam- bién por Wall Street Journal, USA Today, Fortune, Barron’s y otras, hemos empleado estudios actuales para elaborar explicaciones y crear ejercicios que demuestren los diversos usos de la es- tadística en la administración y la economía. Pensamos que el uso de datos reales generará más interés en los estudiantes por este material y les permitirá aprender más acerca de la metodolo- gía estadística y de sus aplicaciones. Esta 10a. edición contiene 350 ejemplos y ejercicios basa- dos en datos reales. Casos problema nuevos En esta edición hemos agregado seis casos problema nuevos, con lo que la cantidad de casos pro- blema en este libro se eleva a 31. Los casos problema nuevos aparecen en los capítulos sobre es- xxiv Prefacio 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxiv
  27. 27. tadística descriptiva, estimación por intervalo y regresión. Estos casos problema proporcionan a los estudiantes la oportunidad de analizar conjuntos de datos un poco mayores y de elaborar re- portes administrativos basados en los resultados del análisis. Características y pedagogía Los autores Anderson, Sweeney y Williams han conservado en esta edición muchas de las carac- terísticas de las ediciones previas. Las más importantes para los estudiantes se anotan a continua- ción. La estadística en la práctica Cada capítulo empieza con un artículo sobre la estadística en la práctica que describe una apli- cación de la metodología estadística que se estudiará en el capítulo. En esta edición los artículos sobre estadística en la práctica de Duke Energy, Rohm and Hass Company y la Food and Drug Administration de Estados Unidos son nuevos. Ejercicios sobre los métodos y ejercicios de aplicación Los ejercicios al final de cada sección se dividen en dos partes, métodos y aplicaciones. Los ejer- cicios sobre los métodos requieren del estudiante el uso de las fórmulas para hacer los cálculos necesarios. Los ejercicios de aplicación demandan que el estudiante use el material del capítulo en una situación de la vida real. De esta manera, los estudiantes dan atención, primero, a los cálcu- los y después a las sutilezas de la aplicación e interpretación de la estadística. Ejercicios de autoexamen Algunos ejercicios son ejercicios de autoexamen. Las soluciones completas de estos ejercicios se proporcionan en el apéndice D, al final del libro. Los estudiantes pueden hacer estos ejercicios de autoexamen y verificar de inmediato la solución para evaluar su comprensión de los concep- tos presentados en el capítulo. Anotaciones al margen, notas y comentarios Anotaciones al margen que resaltan puntos clave y proporcionan una explicación adicional para el estudiante son características esenciales de este libro. Estas anotaciones, que aparecen al mar- gen, tienen el propósito de enfatizar y mejorar la comprensión de los términos y conceptos que se presentan en el texto. Al final de cada sección, presentamos notas y comentarios que tienen por objeto aclarar aún más la metodología estadística y su aplicación. Las notas y los comentarios contienen adverten- cias sobre la metodología o limitaciones de ésta, recomendaciones para su aplicación, breves des- cripciones de otras consideraciones técnicas y otros asuntos. Archivos de datos que vienen con el texto En el disco compacto que viene con el libro se encuentran más de 200 archivos de datos. Estos archivos vienen tanto en formato para Minitab como para Excel. En el texto se usan logotipos para indicar conjuntos de datos disponibles en el disco compacto. También hay conjuntos de da- tos para los casos problema, así como conjuntos de datos para ejercicios más grandes. Prefacio xxv 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxv
  28. 28. Material de apoyo para el profesor Este libro cuenta con una serie de recursos para el profesor, los cuales están disponibles en inglés y sólo se proporcionan a los docentes que lo adopten como texto en sus cursos. Para direcciones de correo electrónico: Cengage Learning México y Centroamérica clientes.mexicoca@cengage.com Cengage Learning Caribe clientes.caribe@cengage.com Cengage Learning Cono Sur clientes.conosur@cengage.com Paraninfo clientes.paraninfo@cengage.com Colombia clientes.pactoandino@cengage.com Además encontrará más apoyos en el sitio web de este libro: http://latinoamerica.cengage.com/anderson Las direcciones de los sitios web referidas a lo largo del texto no son administradas por Cengage Learning Latinoamérica, por lo que ésta no es responsable de los cambios para mantenerse al tanto de cualquier actualización. Agradecimientos Un agradecimiento especial a nuestros colegas de las empresas y de la industria que nos propor- cionaron el material para Estadística para administración y economía. A cada uno le damos un reconocimiento individual en la línea de créditos que aparece en cada uno de los artículos. Por último agradecemos a nuestros editores, Charles McCormick, Jr. y Alice Denny, a nuestro admi- nistrador de proyecto, Amy Hackett, a nuestro director de mercadotecnia, Larry Qualls, y a to- dos los colaboradores de Thomson South-Western por su asesoría y apoyo editorial durante la elaboración de este libro. David R. Anderson Dennis J. Sweeney Thomas A. Williams xxvi Prefacio 00Ander(i-xxviii).qxd 2/29/08 10:41 AM Page xxvi
  29. 29. David R. Anderson. Profesor de análisis cuantitativo en el College of Business Administration de la Universidad de Cincinnati. Nació en Grand Forks, Dakota del Norte, y obtuvo los grados académicos B.S., M.S. y Ph.D. en la Purdue University. El profesor Anderson ha sido director del Department of Quantitative Analysis and Operations y decano asociado de la College of Business Administration. Además, fue coordinador del primer Executive Program de la escuela. En la Universidad de Cincinnati, el profesor Anderson ha dado cursos introductorios de es- tadística pa