Prefacio

Personalización

Introducción a la estadística empresarial está autorizado conforme a la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY), lo que significa que puede distribuir, mezclar y construir sobre el contenido, siempre y cuando proporcione la atribución a OpenStax y sus colaboradores de contenido.

Dado que nuestros libros tienen licencia abierta, usted es libre de utilizar todo el libro o de elegir las secciones que sean más relevantes para las necesidades de su curso. Siéntase libre de remezclar el contenido asignando a sus estudiantes determinados capítulos y secciones de su programa de estudios, en el orden que usted prefiera. Incluso puede proporcionar un enlace directo en su programa de estudios a las secciones en la vista web de su libro.

Los instructores también tienen la opción de crear una versión personalizada de su libro de OpenStax. La versión personalizada puede ponerse a disposición de los estudiantes en formato impreso o digital de bajo costo a través de la librería de su campus. Visite la sección de Recursos para instructores de la página de su libro en OpenStax.org para obtener más información.

Errata

Todos los libros de texto de OpenStax se someten a un riguroso proceso de revisión. Sin embargo, como cualquier libro de texto de nivel profesional, a veces se producen errores. Dado que nuestros libros están en la web, podemos hacer actualizaciones periódicas cuando se considere pedagógicamente necesario. Si tiene una corrección que sugerir, envíela a través del enlace de la página de su libro en OpenStax.org. Los expertos en la materia revisan todas las sugerencias de erratas. OpenStax se compromete a ser transparente en todas las actualizaciones, por lo que también encontrará una lista de los cambios de erratas anteriores en la página de su libro en OpenStax.org.

Formato

Puede acceder a este libro de texto de forma gratuita en vista web o en PDF a través de OpenStax.org, y por un bajo costo en versión impresa.

Cobertura y alcance

Introducción a la estadística empresarial comenzó como una versión personalizada de OpenStax Introducción a la estadística de Barbara Illowsky y Susan Dean. Los profesores de Estadística de la Universidad de Oklahoma han utilizado la adaptación de la Estadística Empresarial durante varios años, y la autora la ha perfeccionado continuamente a raíz del logro estudiantil y con base en los comentarios del profesorado.

El libro está estructurado de forma similar a la mayoría de los tradicionales libros de texto de estadística. Los cambios temáticos más significativos se producen en los últimos capítulos sobre el análisis de regresión. Las funciones de densidad de probabilidad discreta se han reordenado para ofrecer una progresión lógica desde las fórmulas de recuento simples hasta las distribuciones continuas más complejas. Se han añadido muchas tareas adicionales, así como nuevos ejemplos más matemáticos.

Introducción a la estadística empresarial hace hincapié en el desarrollo y la aplicación práctica de las fórmulas para que los estudiantes tengan una comprensión más profunda de su interpretación y aplicación de los datos. Para lograr este enfoque único, la autora incorporó gran cantidad de material adicional y desestimó a propósito el uso de la calculadora científica. Entre los cambios específicos al empleo de la fórmula se encuentran:

• Debates ampliados sobre las fórmulas combinatorias, los factoriales y la notación sigma.
• Ajustes en las explicaciones de la regla de aceptación o rechazo de las pruebas de hipótesis, así como un enfoque en la terminología relativa a los intervalos de confianza.
• Profunda dependencia de las tablas estadísticas para el proceso de búsqueda de probabilidades (que no sería necesario si las probabilidades se basaran en calculadoras científicas).
• Enlaces continuos y enfatizados al teorema del límite central a lo largo del libro; Introducción a la estadística empresarial enlaza constantemente cada estadístico de prueba con este teorema fundamental en la estadística inferencial.

Otro enfoque fundamental del libro es el vínculo entre la inferencia estadística y el método científico. Los modelos empresariales y económicos se fundamentan en supuestas relaciones de causa y efecto. Se desarrollan tanto para probar hipótesis como para predecir a partir de dichos modelos. Esto proviene de la creencia de que la estadística es el guardián que permite que algunas teorías permanezcan y que otras se desechen por una nueva perspectiva del mundo que nos rodea. Este punto de vista filosófico se presenta en detalle por todo el documento y aborda el método de presentar el modelo de regresión, en particular.

El capítulo sobre correlación y regresión abarca intervalos de confianza para las predicciones, formas matemáticas alternativas para permitir la comprobación de variables categóricas y la presentación del modelo de regresión múltiple.

Características pedagógicas

• Los ejemplos se ubican estratégicamente a lo largo del texto para mostrar a los estudiantes el proceso paso a paso de interpretación y resolución de problemas estadísticos. Para que el texto siga siendo relevante para los estudiantes, los ejemplos se extraen de un amplio espectro de temas prácticos; se incluyen ejemplos sobre la vida universitaria y el aprendizaje, la salud y la medicina, el comercio y los negocios, y los deportes y el entretenimiento.
• Las secciones Práctica, Tarea para la casa y Resúmalo todo ofrecen a los estudiantes problemas con distintos grados de dificultad, a la vez que presentan situaciones en el mundo real para atraer a los estudiantes.

Recursos para estudiantes e instructores

Hemos recopilado recursos adicionales tanto para estudiantes como para instructores, lo que incluye guías de inicio, un manual de soluciones para el instructor y láminas de PowerPoint. Los recursos para instructores requieren una cuenta de instructor verificada, la cual puede solicitar al iniciar sesión o crear su cuenta en OpenStax.org. Aproveche estos recursos para complementar su libro de OpenStax.

Centros comunitarios

OpenStax se asocia con el Instituto para el Estudio de la Administración del Conocimiento en la Educación (Institute for the Study of Knowledge Management in Education, ISKME) para ofrecer centros comunitarios en OER Commons, una plataforma para que los instructores compartan recursos creados por la comunidad que apoyan los libros de OpenStax, de forma gratuita. A través de nuestros centros comunitarios, los instructores pueden cargar sus propios materiales o descargar recursos para utilizarlos en sus cursos, lo que incluye anexos adicionales, material didáctico, multimedia y contenido relevante del curso. Animamos a los instructores a que se unan a los centros de los temas más pertinentes para su docencia e investigación como una oportunidad, tanto para enriquecer sus cursos como para relacionarse con otros profesores.  

Para comunicarse con los centros comunitarios (Community Hubs), visite www.oercommons.org/hubs/OpenStax..

Socios tecnológicos

Como aliados que hacen accesibles materiales de aprendizaje de alta calidad, nuestros socios tecnológicos ofrecen herramientas opcionales de bajo costo que se integran con los libros de OpenStax. Para acceder a las opciones tecnológicas de su texto, visite la página de su libro en OpenStax.org.

Revisores

Birgit Aquilonius, West Valley College
Charles Ashbacher, Upper Iowa University - Cedar Rapids
Abraham Biggs, Broward Community College
Daniel Birmajer, Nazareth College
Roberta Bloom, De Anza College
Bryan Blount, Kentucky Wesleyan College
Ernest Bonat, Portland Community College
Sarah Boslaugh, Kennesaw State University
David Bosworth, Hutchinson Community College
Sheri Boyd, Rollins College
George Bratton, University of Central Arkansas
Franny Chan, Mt. San Antonio College
Jing Chang, College of Saint Mary
Laurel Chiappetta, University of Pittsburgh
Lenore Desilets, De Anza College
Matthew Einsohn, Prescott College
Ann Flanigan, Kapiolani Community College
David French, Tidewater Community College
Mo Geraghty, De Anza College
Larry Green, Lake Tahoe Community College
Michael Greenwich, College of Southern Nevada
Inna Grushko, De Anza College
Valier Hauber, De Anza College
Janice Hector, De Anza College
Jim Helmreich, Marist College
Robert Henderson, Stephen F. Austin State University
Mel Jacobsen, Snow College
Mary Jo Kane, De Anza College
John Kagochi, University of Houston - Victoria
Lynette Kenyon, Collin County Community College
Charles Klein, De Anza College
Alexander Kolovos
Sheldon Lee, Viterbo University
Sara Lenhart, Christopher Newport University
Wendy Lightheart, Lane Community College
Vladimir Logvenenko, De Anza College
Jim Lucas, De Anza College
Suman Majumdar, University of Connecticut
Lisa Markus, De Anza College
Miriam Masullo, SUNY Purchase
Diane Mathios, De Anza College
Robert McDevitt, Germanna Community College
John Migliaccio, Fordham University
Mark Mills, Central College
Cindy Moss, Skyline College
Nydia Nelson, St. Petersburg College
Benjamin Ngwudike, Jackson State University
Jonathan Oaks, Macomb Community College
Carol Olmstead, De Anza College
Barbara A. Osyk, The University of Akron
Adam Pennell, Greensboro College
Kathy Plum, De Anza College
Lisa Rosenberg, Elon University
Sudipta Roy, Kankakee Community College
Javier Rueda, De Anza College
Yvonne Sandoval, Pima Community College
Rupinder Sekhon, De Anza College
Travis Short, St. Petersburg College
Frank Snow, De Anza College
Abdulhamid Sukar, Cameron University
Jeffery Taub, Maine Maritime Academy
Mary Teegarden, San Diego Mesa College
John Thomas, College of Lake County
Philip J. Verrecchia, York College of Pennsylvania
Dennis Walsh, Middle Tennessee State University
Cheryl Wartman, University of Prince Edward Island
Carol Weideman, St. Petersburg College
Kyle S. Wells, Dixie State University
Andrew Wiesner, Pennsylvania State University