En esta obra se presentan algunas herramientas cuantitativas seleccionadas que contribuyen en la formación del ingeniero. Se inicia con conceptos de estadística univariada desde variable aleatoria, modelos de distribuciones de probabilidad y series de tiempo. Esta estadística será útil en dos sentidos: primero, como herramientas que se pueden aplicar directamente en casos reales; segundo, como preparación para entender los modelos más avanzados mostrados en el libro. Estos últimos corresponden a métodos de análisis multivariado como comparación de dos o más grupos en cuanto a vector multivariado se refiere; análisis de componentes principales, correspondencias, correlación canónica, de perfiles y regresión multivariada. Además, se presentan las mixturas normales multivariadas aplicadas a series de tiempo. Cabe resaltar que los últimos tópicos mencionados resultan de mayor poder aplicativo que la estadística básica de los primeros capítulos. El libro termina con modelos de eficiencia conocidos como análisis envolvente de datos. A pesar de que el texto aborda temas avanzados en comparación con la estadística vista en pregrado, estos se desarrollan en una manera comprensible y didáctica, ya que se ofrece al lector códigos resueltos en software R, explicaciones con figuras apropiadas, ejemplos resueltos e interpretaciones de resultados llevadas contextos prácticos.
This book presents some selected quantitative tools that contribute to engineering education. It starts with concepts of univariate statistics from random variables, probability distribution models, and time series. These statistics will be useful in two ways: first, as tools that can be directly applied in real cases; second, as preparation for understanding the more advanced models shown in the book. The latter corresponds to multivariate analysis methods such as comparison of two or more groups in terms of multivariate vector; principal component analysis, correspondence, canonical correlation, profile and multivariate regression. In addition, multivariate normal mixtures applied to time series are presented. It should be noted that the last-mentioned topics are of greater applicability than the basic statistics of the first chapters. The book ends with efficiency models known as data envelopment analysis. Although the text deals with advanced topics in comparison with undergraduate statistics, these are developed in an understandable and didactic way, since the reader is offered codes solved in R software, explanations with appropriate figures, solved examples, and interpretations of results in practical contexts.
