Estadística aplicada con R
Introducción
1.
Estadística descriptiva
1.1.
Datos unidimensionales
1.1.1.
Representaciones gráficas
1.1.2.
Medidas de posición y dispersión
1.2.
Datos bidimensionales
1.2.1.
Tabla de datos
2.
Cálculo de probabilidades
2.1.
Funciones básicas de R en el Cálculo de Probabilidades
2.2.
Modelos unidimensionales discretos
2.2.1.
Distribución Binomial
2.2.2.
Distribución de Poison
2.2.3.
Distribución Geométrica
2.2.4.
Distribución Hipergeométrica
2.2.5.
Distribución Binomial Negative
2.3.
Modelos unidimensionales continuos
2.3.1.
Distribución normal
2.3.2.
Distribución uniforme
2.3.3.
Distribución Beta
2.3.4.
Distribución Gamma
2.3.5.
Distribución de Cauchy
2.3.6.
Distribución Esponencial
2.3.7.
Distribución de Weibull
2.3.8.
Distribución Lognormal
2.3.9.
Distribución Logística
2.4.
Modelos unidimensionales asociados a distribuciones normales
2.4.1.
Distribución @%@blk1@%@ de Pearson
2.4.2.
Distribución t de Student
2.4.3.
Distribución F de Snedecor
2.5.
Modelos multidimensionales
2.5.1.
Distribución Normal multivariante
2.5.2.
Distribución Multinomial
Powered by
GitBook
Estadística aplicada con R
Distribución de Weibull