Con este libro se pretende hacer una síntesis del método estadístico clásico,de las variables regionalizadas y los métodos geoestadísticos, métodos que surgieron como estadística aplicada a las explotaciones mineras pero cuya aplicación se está extendiendo a campos muy diversos. Se usan programas estadísticosy hojas de cálculo para la resolución de problemas, razonando lo que se hace,de forma activa, sin esfuerzo ni pérdida de tiempo en realizar las operaciones. se aplican los métodos estadísticos, la estimación y los contrastes de hipótesis, relacionando mediante ejemplos los modelos estadísticos con sus aplicaciones.Muchas personas, que se enfrentan a la estadística cuando la necesitan, se consideran incapaces de juzgar si se puede aplicar un método estadístico a sus datos así como de interpretar los resulta-dos que les proporciona el software alque tienen acceso. No se puede aplicar lo que no se conoce. Muchos resultadoserróneos, conclusiones falsas, etc. son consecuencia de aplicación de métodoscuyos requisitos no se han tenido en cuenta en el planteamiento. Otras personas se pierden porque la estadística, como ocurre en muchas disciplinas, usa unvocabulario específico que no les es familiar y abandonan ante la primera dificultad,.Este libro no exige conocimientos ni experiencia previa en estadística y trata de paliar las dificultades que se les presentan a personas no matemáticas que necesitan aplicarla. Los temas están ordenados de forma secuencial y es conveniente y recomendable seguir el orden presentado y hacer un razonable esfuerzo por comprender los ejemplos. Los capítulos se ilustran con ejercicios y problemas resueltos tomados de diferentes campos.Al final de cada capítulo se reúnen problemas propuestos. La solución de todoslos problemas propuestos se incluye en el apéndice ii. Es apropiado para investigadores que necesiten comprender las técnicas estadísticas para su aplicación en la investigación, para estudiantes de grado y postgrado de ciencias experimentales, ciencias de la salud, ciencias sociales, ingeniería, etc., y paratodas aquellas personas que sientan curiosidad por las aplicaciones de la estadística.INDICE RESUMIDO: Estadística descriptiva unidimensional. Estadística descriptiva bidimensional. Probabilidad. Distribuciones de probabilidad discretas. Distribuciones de probabilidad continuas. Distribuciones bidimensionales y multidimensionales. Inferencia estadística. Estimación de los parámetros de una población. Intervalos de confianza de los parámetros de una población. Contrastes de hipótesis de paramétricos. Contrastes no paramétricos. Análisis de la varianza y análisis de la regresión. Una introducción a los procesos estocasticos ya la estadística espacial: métodos geoestadísticos.AUTORES:Mª Teresa González Manteiga (Madrid, 1951) es doctora en Ciencias Matemáticaspor la universidad Complutense de Madrid (UCM) donde cursó la carrera de Ciencias sección Matemáticas. Es Profesora desde el curso 1972-73 en el que comenzóen la UCM como alumna monitor en prácticas hasta la actualidad ininterrumpidamente. Fue profesora del Colegio universitario San Pablo-Ceu, adscrito a la UCM. Profesora de álgebra, Cálculo y estadística en la E.U..I.T. Forestal de launiversidad Politécnica de Madrid (UPM), Profesora Titular de álgebra en la E.U.I.T. Industrial de la UPM. desde 1990 es Profesora Titular de la UCM e imparte clases en las Facultades de CC. biológicas y de CC. Geológicas. Más información en la página web: http://www.biomatematica.net/Alberto I. Pérez de Vargas Luque (algeciras, 1942) dipl¶mé Þs sciences mathématiques por la universidad de Ginebra y doctor en Matemáticas por la UCM. Ha sido Profesor en las universidades autónoma y Politécnica de Madrid y en la universidad de Ginebra. es Catedrático de instituto, de escuela universitaria y del Profesorado. Ha sido Catedrático de la universidad de Córdoba y de la de Alcalá de Henares donde fue secretario General y decano de la Facultad de Ciencias. desde 1981 es Catedrático de la UCM e imparte clases en las Facultades de CC. biológicas y de CC. Geológicas. Más información en la página web: https://campusvirtual.ucm.es/prof/aperezdevargas.html
