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Estadística aplicada a los negocios y la economíaPrelim_Economia_Lind.indd 2 12/26/07 9:32:11 PM
E s t a d í s t i c a a p l i c a d a a l o s
negocios y la economía
Prelim_Economia_Lind.indd 1 12/26/07 9:32:11 PM
E s t a d í s t i c a a p l i c a d a a l o s
negocios y la economía D e c i m o t e r c e r a e d i c i ó n
Douglas A. Lind Coastal Carolina University and University of Toledo
William G. Marchal The University of Toledo
Samuel A. Wathen Coastal Carolina University
MÉXICO • AUCKLAND • BOGOTÁ • BUENOS AIRES • CARACAS • GUATEMALA • LISBOA • LONDRES MADRID • MILÁN • MONTREAL • NUEVA DELHI • NUEVA YORK • SAN FRANCISCO • SAN JUAN
SAN LUIS • SANTIAGO • SÃO PAULO • SIDNEY • SINGAPUR • TORONTO
Revisión técnica
Ofelia Vizcaíno Díaz Departamento de Matemáticas
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Ciudad de México
Enrique Cuevas Rodríguez Centro Universitario de Ciencias
Económico Administrativas (CUCEA) Universidad de Guadalajara
Gilberto Prieto Morín División de Estudios de Posgrado
Facultad de Contaduría y Administración Universidad Nacional Autónoma de México
Margarita Orozco Gómez Instituto Tecnológico y de Estudios
Superiores de Monterrey, Campus Guadalajara
Director Higher Education: Miguel Ángel Toledo Castellanos Director editorial: Ricardo A. del Bosque Alayón Editor sponsor: Jesús Mares Chacón Editora de desarrollo: Marcela Rocha Martínez Supervisor de producción: Zeferino García García
Traducción de: Jorge Yescas y Javier León Cárdenas
ESTaDíSTica aplicaDa a loS nEgocioS y la Economía Decimotercera edición
Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra, por cualquier medio, sin la autorización escrita del editor.
DERECHOS RESERVADOS © 2008 respecto a la tercera edición en español por McGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S. A. de C. V. A Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc. Prolongación Paseo de la Reforma 1015, Torre A, Pisos 16 y 17, Colonia Desarrollo Santa Fe, Delegación Álvaro Obregón C. P. 01376, México, D. F. Miembro de la Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Núm. 736
iSBn 13: 978-970-10-6674-4 iSBn 10: 970-10-6674-X (ISBN: 970-10-4834-2 de la edición anterior)
Traducido de la decimotercera edición en inglés de la obra Statistical Techniques in Business and Economics by Douglas A. Lind, William G. Marchal, and Samuel A. Wathen Copyright © 2008 by McGraw-Hill/Irwin. All rights reserved. 007-303022-8
0123456789 09765432108
Para Jane, mi esposa y mejor amiga; y para nuestros hijos, sus esposas y nuestros nietos: Mike y Sue (Steve y Courtney), Steve y Kathryn (Kennedy) y Mark y Sarah (Jared, Drew y Nate).
Douglas A. Lind
Para Elizabeth y William, los miembros más recientes de nuestra familia.
William G. Marchal
Samuel A. Wathen
El objetivo de Estadística aplicada a los negocios y la economía es proporcionar a los estudiantes de administración, marketing, finanzas, contabilidad, economía y otros campos de la administración de negocios un estudio introductorio de las diversas aplicaciones de la estadística descriptiva y de la estadística inferencial. Aunque nos concentramos en las aplicaciones a los negocios, también incluimos problemas y ejemplos orientados al estudiante que no requieren cursos anteriores.
La primera edición de esta obra se publicó en 1967. En esa época la localización de datos relevantes relacionados con los negocios resultaba difícil. Eso ha cambiado, ahora no constituye un problema. La cantidad de artículos que compra en la tienda de comestibles queda registrada automáticamente en la caja. Las compañías telefónicas registran el tiempo y la distancia de nuestras llamadas, y el número de la persona a la que llamamos. Las compañías de tarjetas de crédito conservan información sobre la cantidad, tiempo, fecha y suma de nuestras compras. Los dispositivos médicos moni- torean automáticamente nuestro ritmo cardiaco, presión sanguínea y temperatura. Una gran cantidad de información de negocios se registra y presenta en forma casi instantá- nea. CNN, USA Today y MSNBC, por ejemplo, cuentan con sitios web donde es posible revisar precios de almacén en menos de veinte minutos.
Hoy día se requiere habilidad para manejar grandes volúmenes de información. Primero necesitamos ser consumidores críticos de la información que otros presentan. Segundo, necesitamos ser capaces de reducir grandes cantidades de información en forma concisa y significativa para hacer interpretaciones, juicios y tomar decisiones efectivas.
Todos los estudiantes cuentan con calculadoras o computadoras personales, o tie- nen acceso a éstas en un laboratorio de la universidad. Dichas computadoras incluyen software de estadística, como Microsoft Excel y MINITAB. En una sección especial, al final de cada capítulo, aparecen los comandos necesarios para obtener resultados del software. Dentro de los capítulos incluimos pantallas con los datos capturados de tal ma- nera que el estudiante se familiarice con la naturaleza de los resultados. Como conse- cuencia de la disponibilidad de computadoras y software, no es necesario entretenerse en los cálculos. Hemos sustituido muchos ejemplos que requieren cálculos con problemas de interpretación para ayudar al estudiante a entender e interpretar los resultados estadísticos. Además, hemos puesto mayor enfoque en la naturaleza conceptual de los estadísticos. Al hacer estos cambios, presentamos, tanto como sea posible, los conceptos fundamentales, con ejemplos que los sustentan.
La decimotercera edición de Estadística aplicada a los negocios y la economía es resultado de la colaboración de diversas personas: estudiantes, colegas, revisores y del personal de McGraw-Hill/Irwin. A todos les agradecemos. Deseamos expresar nuestra sincera gratitud a los participantes del grupo de reconocimiento y enfoque, y a los siguientes revisores:
vii
Prefacio
Revisores
Sung K. Ahn Washington State University-Pullman Pamela A. Boger Ohio University-Athens Giorgio Canarella California State University-Los Ángeles Anne Davey Northeastern State University Nirmal Devi Embry Riddle Aeronautical University
Clifford B. Hawley West Virginia University Lloyd R. Jaisingh Morehead State University John D. McGinnis Pennsylvania State-Altoona Mary Ruth J. McRae Appalachian State University Jackie Miller Ohio State University Elizabeth J.T. Murff Eastern Washington University
Prefacioviii
René Ordoñez Southern Oregon University Joseph Petry University of Illinois en Urbana, Champaign Michael Racer University of Memphis Darrel Radson Drexel University Christopher W. Rogers Miami Dade College Stephen Hays Russell Weber State University Martin Sabo Community College of Denver Amar Sahay Salt Lake Community College y University of Utah Nina Sarkar Queensborough Community College
Gary Smith Florida State University Stanley D. Stephenson Texas State University, San Marcos Lawrence Tatum Baruch College Daniel Tschopp Daeman College Jesus M. Valencia Slippery Rock University Joseph Van Matre University of Alabama en Birmingham Kathleen Whitcomb University of South Carolina Blake Whitten University of Iowa Oliver Yu San Jose State University
Nawar Al-Shara American University Charles H. Apigian Middle Tennessee State University Nagraj Balakrishnan Clemson University Philip Boudreaux University of Louisiana at Lafayette Nancy Brooks University of Vermont Qidong Cao Winthrop University Margaret M. Capen East Carolina University Robert Carver Stonehill College Jan E. Christopher Delaware State University James Cochran Louisiana Tech University Farideh Dehkordi-Vakil Western Illinois University Brandt Deppa Winona State University Bernard Dickman Hofstra University
Casey DiRienzo Elon University Erick M. Elder University of Arkansas at Little Rock Nicholas R. Farnum California State University, Fullerton K. Renee Fister Murray State University Gary Franko Siena College Maurice Gilbert Troy State University Deborah J. Gougeon University of Scranton Christine Guenther Pacific University Charles F. Harrington University of Southern Indiana Craig Heinicke Baldwin-Wallace College Geoge Hilton Pacific Union College Cindy L. Hinz St. Bonaventure University Johnny C. Ho Columbus State University
Participantes del grupo de reconocimiento y enfoque
Prefacio ix
Shaoming Huang Lewis-Clark State College J. Morgan Jones University of North Carolina en Chapel Hill Michael Kazlow Pace University John Lawrence California State University, Fullerton Sheila M. Lawrence Rutgers the State University of New Jersey Jae Lee State University of New York en New Paltz Rosa Lemel Kean University Robert Lemke Lake Forest College Francis P. Mathur California State Polytechnic University, Pomona Ralph D. May Southwestern Oklahoma State University Richard N. McGrath Bowling Green State University Larry T. McRae Appalachian State University Dragan Miljkovic Southwest Missouri State University John M. Miller Sam Houston State University Cameron Montgomery Delta State University Broderick Oluyede Georgia Southern University Andrew Paizis Queens College Andrew L.H. Parkes University of Northern Iowa Paul Paschke Oregon State University Srikant Raghavan Lawrence Technology University Surekha K.B. Rao Indiana University Northwest
Timothy J. Schibik University of Southern Indiana Carlton Scott University of California, Irvine Samuel L. Seaman Baylor University Scott J. Seipel Middle Tennessee State University Sankara N. Sethuraman Augusta State University Daniel G. Shimshak University of Massachusetts, Boston Robert K. Smidt California State Polytechnic University William Stein Texas A&M University Robert E. Stevens University of Louisiana en Monroe Debra Stiver University of Nevada, Reno Ron Stunda Birmingham-Southern College Edward Sullivan Lebanon Valley College Dharma Thiruvaiyaru Augusta State University Daniel Tschopp Daemen College Bulent Uyar University of Northern Iowa Lee J. Van Scyoc University of Wisconsin-Oshkosh Stuart H. Warnock Tarleton State University Mark H. Witkowski University of Texas en San Antonio William F. Younkin University of Miami Shuo Zhang State University of New York, Fredonia Zhiwei Zhu University of Louisiana en Lafayette
Sus sugerencias y un repaso cuidadoso de la edición anterior y del original de esta edición contribuyeron a mejorar el texto.
En especial estamos agradecidos con las siguientes personas. El doctor Leonard Presby, de la William Paterson University; Julia Norton, de la California State University; Hayward y Christopher Rogers, del Miami Dade Collage, revisaron el original y las prue-
Prefaciox
bas para verificar la precisión de los ejercicios. La profesora Kathleen Whitcom, de la University of South Carolina, preparó la guía de estudio. El doctor Samuel Wathen, de la Coastal Carolina University, elaboró el banco de pruebas. El profesor René Ordoñez, de la Southern Oregon University, preparó la presentación de PowerPoint. La señora Dense Heban y los autores elaboraron el manual del profesor.
También deseamos agradecer al personal de McGraw-Hill/Irwin, entre ellos a Richard T. Hercher, Jr., editor ejecutivo; a Christina Sanders, editora de desarrollo; Zanca Basu, gerente de marketing; James Labeots, gerente de proyecto, y a quienes no conocemos personalmente y que hicieron valiosas contribuciones.
xi
Sumario 1 ¿Qué es la estadística? 1
2 Descripción de datos: tablas de frecuencias, distribuciones de frecuencias y su representación gráfica 20
3 Descripción de datos: medidas numéricas 55
4 Descripción de datos: presentación y análisis de datos 98
5 Estudio de los conceptos de la probabilidad 138
6 Distribuciones discretas de probabilidad 180
7 Distribuciones de probabilidad continua 222
8 Métodos de muestreo y teorema de límite central 260
9 Estimación e intervalos de confianza 293
10 Pruebas de hipótesis de una muestra 330
11 Pruebas de hipótesis para dos muestras 368
12 Análisis de la varianza 406
13 Regresión lineal y correlación 457
14 Análisis de correlación y regresión múltiple 511
15 Números índice 569
17 Métodos no paramétricos: aplicaciones de ji cuadrada 646
18 Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados 670
19 Control estadístico del proceso y administración de calidad 710
20 Introducción a la teoría de decisiones 743
MegaStat para Excel 761
Visual Statistics 2.2 765
Créditos de fotografías 848
Contenido
xii
Capítulo
¿Por qué se debe estudiar estadística? 2
¿Qué se entiende por estadística? 4
Tipos de estadística 6
Tipo de variables 8
Niveles de medición 9
Datos de nivel nominal 10 Datos de nivel ordinal 11 Datos de nivel de intervalo 12 Datos de nivel de razón 12
Ejercicios 14
Resumen del capítulo, Ejercicios del capítulo 16
ejercicios.com, Ejercicios de la base de datos 18
Respuestas a las autoevaluaciones 19
Capítulo
2 Descripción de datos: tablas de frecuencias, distribuciones de frecuencias y su representación gráfica 20 Introducción 21
Construcción de una tabla de frecuencias 22
Frecuencias relativas de clase 22 Representación gráfica de datos cualitativos 23
Ejercicios 27
Intervalos de clase y puntos medios de clase 32
Ejemplo con asistencia de software 32
Distribución de frecuencias relativas 33
Ejercicios 33
Histograma 35
Ejercicios 43
Comandos de software 52
Capítulo
La media poblacional 57
Propiedades de la media aritmética 59
Ejercicios 60
Solución con software 66
Posiciones relativas de la media, la mediana y la moda 67
Ejercicios 69
Medidas de dispersión 73
Rango, Desviación media 73
Ejercicios 78
xiii
Teorema de Chebyshev 81
La regla empírica 82
La media y la desviación estándar de datos agrupados 84
Media aritmética 84 Desviación estándar 85
Ejercicios 87
Resumen del capítulo 88
ejercicios.com 94
Ejercicios de la base de datos, Comandos de software 95
Capítulo
4 Descripción de datos: presentación y análisis de datos 98 Introducción 99
Diagramas de puntos 99
Ejercicios 105
Ejercicios 109
Ejercicios 121
Repaso de los capítulos 1-4 132
Glosario 132
Ejercicios 133
Casos 136
Capítulo
5 Estudio de los conceptos de la probabilidad 138 Introducción 139
¿Qué es la probabilidad? 140
Enfoques para asignar probabilidades 142
Probabilidad clásica 142 Probabilidad empírica 143 Probabilidad subjetiva 144
Ejercicios 146
Reglas de la adición 147
Ejercicios 152
Tablas de contingencias 156
Diagramas de árbol 158
Principios de conteo 165
Fórmula de la multiplicación 165 Fórmula de las permutaciones 166 Fórmula de las combinaciones 168
Ejercicios 170
Capítulo
¿Qué es una distribución de probabilidad? 181
Variables aleatorias 183
Variable aleatoria discreta, Variable aleatoria continua 184
Media, varianza y desviación estándar de una distribución de probabilidad 185
Media, Varianza y desviación estándar 185
Contenido
xiv
Distribución de probabilidad binomial 189
¿Cómo se calcula una probabilidad binomial? 190 Tablas de probabilidad binomial 192
Ejercicios 196
Ejercicios 198
Ejercicios 202
Ejercicios 208
Capítulo
Ejercicios 226
Distribución de probabilidad normal estándar 229
Aplicaciones de la distribución normal estándar 231 Regla empírica 231
Ejercicios 233
Ejercicios 236
Ejercicios 239
Ejercicios 241
Aproximación de la distribución normal a la binomial 242
Factor de corrección de continuidad 242 Cómo aplicar el factor de corrección 244
Ejercicios 245
Ejercicio de la base de datos, Comandos de software 251
Repaso de los capítulos 5 a 7 253
Glosario 253
Ejercicios 255
Casos 257
Capítulo
8 Métodos de muestreo y teorema del límite central 260 Introducción 261
Métodos de muestreo 261
Razones para muestrear 261 Muestreo aleatorio simple 262 Muestreo aleatorio sistemático 265 Muestreo aleatorio estratificado 265 Muestreo por conglomerados 266
Ejercicios 267
Ejercicios 273
Ejercicios 280
Ejercicios 284
Capítulo
Estimadores puntuales e intervalos de confianza de una media 294
Desviación estándar de la población conocida (σ) 294 Simulación por computadora 299
Ejercicios 301
Contenido
xv
Ejercicios 312
Ejercicios 314
Ejercicios 317
Repaso de los capítulos 8 y 9 326
Glosario 326
Ejercicios 327
Caso 329
10 Pruebas de hipótesis de una muestra 330 Introducción 331
¿Qué es una hipótesis? 331
¿Qué es la prueba de hipótesis? 332
Procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis 332
Paso 1: Se establece la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1) 333 Paso 2: Se selecciona un nivel de significancia 334 Paso 3: Se selecciona el estadístico de prueba 335 Paso 4: Se formula la regla de decisión 335 Paso 5: Se toma una decisión 336
Pruebas de significancia de una y dos colas 337
Pruebas para la media de una población: Se conoce la desviación estándar poblacional 338
Prueba de dos colas 338
Prueba de una cola 342
Valor-p en la prueba de hipótesis 342
Ejercicios 344
Prueba de la media poblacional: Desviación estándar de la población desconocida 345
Ejercicios 349
Ejercicios 356
Capítulo
11 Pruebas de hipótesis para dos muestras 368 Introducción 369
Pruebas de hipótesis para dos muestras: Muestras independientes 369
Ejercicios 374
Ejercicios 378
Ejercicios 384
Ejercicios 388
Comparación de muestras dependientes e independientes 392
Ejercicios 394
Capítulo
La distribución F 407
Contenido
xvi
La prueba ANOVA 414
Ejercicios 425
Ejercicios 430
ANOVA de dos vías con interacción 431
Gráficas de interacción 432 Prueba de hipótesis para detectar interacción 433
Ejercicios 436
ejercicios.com 447
Repaso de los capítulos 10 al 12 451
Glosario 451
Ejercicios 452
Casos 456
¿Qué es el análisis de correlación? 458
Coeficiente de correlación 460
Correlación y causa 465
Ejercicios 469
Análisis de regresión 470
Principio de los mínimos cuadrados 470 Trazo de la recta de regresión 473
Ejercicios 475
Suposiciones de la regresión lineal 480
Ejercicios 482
Ejercicios 485
Ejercicios 488
Relaciones entre el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación y el error estándar de estimación 489
Transformación de datos 491
Capítulo
14 Análisis de correlación y regresión múltiple 511 Introducción 512
Análisis de regresión múltiple 512
Ejercicios 516
¿La ecuación ajusta bien los datos? 518
Error estándar de estimación múltiple 518 Tabla ANOVA 520 Coeficiente de determinación múltiple 521 Coeficiente ajustado de determinación 522
Ejercicios 523
Inferencias en la regresión lineal múltiple 523
Prueba global: prueba del modelo de regresión múltiple 524 Evaluación de los coeficientes de regresión individuales 526
Ejercicios 529
Evaluación de las suposiciones de la regresión múltiple 530
Relación lineal 531 La variación en los residuos es igual para valores grandes y pequeños de Y 532 Distribución de los residuos 533 Multicolinealidad 533 Observaciones independientes 535 Variables independientes cualitativas 536
Regresión por pasos 538
Contenido
xvii
Glosario 565
Ejercicios 566
Casos 568
Números índice simples 570
Elaboración de números índice 573
Ejercicios 575
Índices no ponderados 575 Promedio simple de los índices de precios 575 Índice agregado simple 576
Índices ponderados 577
Índice de precios de Laspeyres 577 Índice de precios de Paasche 578 Índice ideal de Fisher 580
Ejercicios 580
Índices para fines especiales 583
Índice de Precios al Consumidor 584 Índice de Precios al Productor 585 Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) 585 Índice S&P 500 586
Ejercicios 587
Casos especiales del Índice de Precios al Consumidor 588
Cambio de la base 591
Ejercicios 593
Capítulo
Componentes de una serie de tiempo 602
Tendencia secular 602
Variación cíclica 604
Variación estacional 605
Variación irregular 605
Promedio móvil 606
Ejercicios 615
Ejercicios 624
Ejercicios 628
Ejercicios 633
Resumen del capítulo 633
Ejercicios del capítulo 634
ejercicios.com, Ejercicios de la base de datos, Comandos de software 641
Glosario 644
Ejercicios 644
Capítulo
17 Métodos no paramétricos: aplicaciones de ji cuadrada 646 Introducción 647
Prueba de bondad de ajuste: frecuencias esperadas iguales 647
Ejercicios 652
Limitaciones de ji cuadrada 655
Contenido
xviii
Ejercicios 662
Resumen del capítulo, Clave de pronunciación, Ejercicios del capítulo 663
ejercicios.com 666
Capítulo
18 Métodos no paramétricos: análisis de datos ordenados 670 Introducción 671
La prueba de los signos 671
Ejercicios 675
Ejercicios 678
Ejercicios 679
Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para muestras dependientes 680
Ejercicios 683
Prueba de Wilcoxon de la suma de rangos para muestras independientes 685
Ejercicios 688
Prueba de Kruskal-Wallis: análisis de la varianza por rangos 688
Ejercicios 692
Prueba de la significancia para rs 695
Ejercicios 696
Glosario 706
Ejercicios…

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