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Introducción al análisis estadístico de datos geológicos / Marta Alperín / La Plata : Editorial de la Universidad Nacional de La Plata EDULP (2013) 

Público Título : Introducción al análisis estadístico de datos geológicos Tipo de documento: Libro Autores: Marta Alperín, Autor Mención de edición: 1a.ed Editorial: La Plata : Editorial de la Universidad Nacional de La Plata EDULP Fecha de publicación: 2013 Colección: Libros de Cátedra Número de páginas: 282 p. Il.: il ISBN/ISSN/DL: 978-950-34-1029-5 Idioma : Español (spa) Clasificación: [BFA] Ciencias Naturales y Biológicas:Ciencias de la Tierra:Geología Palabras clave: Geoestadística  Estadística Clasificación: 55:311 Nota de contenido: APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA EN LA GEOLOGÍA. DATOS GEOLÓGICOS Introducción Breve historia Población y Muestra Geológica. Población y Muestra Estadística Muestreo Datos geológicos Naturaleza de los datos Procesos de medición Propiedades de los datos Mediciones del error ESTADISTÍCA DESCRIPTIVA Introducción Ordenamiento de datos. Descripción mediante gráficos Variables categóricas Variables cuantitativas Gráficos de barras e histogramas Polígonos de frecuencia Histograma de frecuencias acumuladas y Polígonos de frecuencias acumuladas (ojivas) Gráficos para representar simultáneamente dos o más variables Descripción de conjuntos de datos: métodos numéricos Medidas de tendencia central: Moda, Mediana, Media, Media Geométrica Moda Mediana Media aritmética Media geométrica Relaciones entre la media, la mediana y la moda Medidas de dispersión: Rango, Varianza, Desvío estándar y Coeficiente de Variación Rango Varianza y desvío estándar Coeficiente de variación Medidas de localización Medidas de forma Coeficiente de simetría Coeficiente de Kurtosis Datos anómalos Tratamiento de datos cero Aplicaciones especiales PROBABILIDADES. FENÓMENOS GEOLÓGICOS EN EL CONTEXTO DE LA TEORÍA DE PROBABILIDADES Introducción Probabilidades Definición empírica de probabilidades Definición clásica de probabilidades de La Place Definición axiomática de probabilidades Incertidumbre, proceso aleatorio y conceptos relacionados Sumar probabilidades Multiplicar probabilidades, Probabilidad condicional y Sucesos independientes Teorema de Bayes Variable aleatoria Descripción probabilística de una variable aleatoria Variables aleatorias discretas. Función de Probabilidad y Función Acumulada de Probabilidades Variable aleatoria continua, Función de Densidad de probabilidades y Función acumulada de probabilidades El Valor Esperado y la Varianza de una variable aleatoria MODELOS PROBABLÍSTICOS ÚTILES EN GEOLOGÍA Introducción Modelos de variables discretas Modelo Bernoulli Variable aleatoria geométrica Modelo Binomial Modelo Uniforme discreto Modelo Poisson Relaciones entre modelo Binomial y Poisson Modelos de variables aleatorias continuas Modelo uniforme continuo Modelo Normal o Gaussiano Modelo Normal estándar Relaciones entre el modelo Normal y los modelos discretos Binomial y Poisson MUESTREO Y DISTRIBUCIÓN DE ESTADÍSTICOS MUESTRALES Introducción Muestreo Premisas para un buen muestreo Población objetivo Factores geológicos que afectan el muestreo Métodos de muestreo Muestreos no probabilísticos Muestreos probabilísticos Tamaño de la muestra y precisión en la estimación Volumen de la muestra y distancia entre muestras Toma de la muestra Distribuciones en el muestreo Distribución de las medias muestrales Teorema central del límite (definición informal) Teorema central del límite (definición formal) Distribución de las varianzas muestrales Distribución Muestral de Diferencia de Medias muestrales con varianzas conocida INFERENCIA Introducción Estimación de Parámetros Estimación puntual Estimación por intervalos Intervalos de confianza para la media poblacional () conocida la varianza poblacional Intervalos de confianza para la media poblacional () con varianza poblacional estimada con la varianza muestral (S2) y/o para tamaño de muestra chico Cálculo de tamaño muestral para obtener un intervalo de confianza para μ de amplitud definida Intervalo de confianza para la varianza poblacional (2) Intervalos de confianza de una sola cola Prueba de hipótesis Definiciones Pruebas de hipótesis para una muestra Prueba de hipótesis para una media muestral Prueba de hipótesis para la varianza muestral Prueba de hipótesis para dos muestras Prueba de hipótesis para comparar dos varianzas Prueba de hipótesis para diferencia de medias muestrales Prueba de hipótesis para muestras apareadas Prueba de hipótesis para diferencia de proporciones Relación entre estimación por intervalos y prueba de hipótesis Pruebas de bondad de ajuste Prueba Prueba 2 Método G de Fisher Test de Kolmogorov-Smirnov Síntesis ANÁLISIS DE LA VARIANZA Introducción Análisis de la varianza de un factor Definiciones El modelo Procedimientos para el cálculo Comparaciones múltiples Comprobación de supuestos Pruebas para comparar la normalidad Pruebas para comparar la homogeneidad de varianzas Prueba de Bartlett Prueba Fmax de Harley ANOVA Modelo I y ANOVA Modelo II RELACIONES ENTRE DOS VARIABLES Introducción Correlación vs. Regresión Correlación Coeficiente de correlación de Pearson Coeficiente de Determinación o Índice de Correlación Pruebas de hipótesis sobre el coeficiente de correlación r Test de Hipótesis para ρ igual a cero Test de Hipótesis para cualquier otro ρ diferente de cero Límites de confianza para el coeficiente de correlación poblacional Comparación de dos coeficientes de correlación Corrección del nivel de significación () para comparaciones múltiples Exactitud, Precisión y Correlación Correlación espuria en datos composicionales. El problema de la suma constante Regresión lineal simple Cálculo de la ecuación de la recta Coeficiente de regresión Ordenada al origen Estimación de la variable dependiente a partir de la variable independiente Supuestos de la regresión Pruebas de Hipótesis sobre el coeficiente de regresión (pendiente) ANOVA de la Regresión Error estándar de estimación Coeficiente de determinación Test de t sobre β (Coeficiente de regresión) Limites de confianza en la regresión Límites de confianza para el coeficiente de regresión Limites de confianza para el valor estimado de Y Predicción inversa Comparación de dos coeficientes de regresión (dos pendientes) Prueba de igualdad de pendientes Prueba para diferencia de pendientes igual, mayor o menor y diferente de cero Interpretación de la función de regresión Regresión en geocronología MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS Introducción Pruebas para datos nominales Prueba de bondad de ajuste 2 Corrección de 2 por continuidad (Corrección de Yates) Prueba de asociación. Tablas de contingencia Prueba para datos ordinales y nominales Pruebas para datos ordinales Test U de Mann - Whitney para comparar dos muestras independientes Test de Kruskal – Wallis para comparar más de dos muestras independientes Comparaciones múltiples no paramétricas Coeficiente de correlación de Spearman LA DISTRIBUCIÓN LOGNORMAL Introducción Estimación de parámetros Inferencia Prueba de bondad de ajuste Límites de confianza Para la media poblacional de X, conocida la varianza poblacional de Y Para la media poblacional de X, cuando no se conoce la varianza poblacional de Y Para la varianza poblacional Prueba de igualdad de contenido medio de dos poblaciones log-normales Correlación y regresión ANÁLISIS DE SERIES DE DATOS. SERIES DE TIEMPO, SERIES CRONOLÓGICAS Y OBSERVACIONES SECUENCIALES Introducción Series de tiempo Componentes de una serie cronológica Modelos de series cronológicas Análisis de la serie Determinación de la Tendencia (Trend Lineal) Método analítico Estimación de la tendencia Método de las medias móviles Métodos para aislar la estacionalidad Método de la razón a la media móvil Desestacionalización Análisis del ciclo Métodos de los residuos Variaciones irregulares Autocorrelación Correlación cruzada Test de rachas Autoasociación y Asociación cruzada Matrices de transición Cadenas de Markov Análisis para series de un mismo evento INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS COMPOSICIONALES Introducción Datos composicionales Principales problemas de la restricción de la suma constante Correlaciones espurias Incoherencias en las subcomposiciones Inconvenientes para establecer modelos lineales Bases del análisis de datos composicionales Operaciones básicas en el simplex y transformaciones Operación de clausura Operación de Perturbación Operación de Potenciación Subcomposiciones y amalgamas Transformaciones Transformación log cociente centrada Transformación log cociente aditiva Análisis exploratorio de datos composicionales Estadística composicional descriptiva Centro Variancia total Matriz de variación Matriz de varianzas-covarianzas de datos clr-transformados Medidas de distancia entre composiciones Inferencia composicional Pruebas de hipótesis sobre normalidad multivariante de datos composicionales Prueba de hipótesis dos grupos de datos composicionales Datos cero INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS DIRECCIONALES ANEXO Tabla. Valores de “Z” la distribución Normal estándar N(0,1) Tabla. Valores críticos de la distribución  2 Tabla. Valores críticos de la distribución “t” de Student Tabla. Valores críticos de la distribución F Tabla. Valores críticos “D” de la prueba Kolmogorov-Smirnov para datos continuos Tabla. Valores críticos “D” de la prueba Kolmogorov-Smirnov para datos continuos corregido por Lillifords Tabla. Valores críticos “D” de la prueba Kolmogorov-Smirnov para datos discretos o agrupados Tabla. Valores críticos de “q” para la prueba de Tukey Tabla. Valores críticos para la prueba FMAX Tabla. Valores críticos del coeficiente de correlación “r” de Pearson Tabla. Valores críticos de “D” para la prueba de Kologorov-Smirnov para dos muestras Tabla. Valores críticos de la prueba U de Mann-Whitney Tabla. Valores críticos de “Q” para Comparaciones Múltiples No Paramétricas Tabla. Valores críticos para el coeficiente de correlación “rS” de Spearman Tabla. Factor de multiplicación para la media geométrica Tabla. Valores críticos “U2” para la prueba de Watson para una muestra Tabla. Valores críticos para la prueba “Z” de Rayleigh Tabla. Valores críticos de “u” para el test V de uniformidad circular Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/41202

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Biostatistical analysis / Jerrold H. Zar / Upper Saddle River, New Jersey : Pearson Prentice Hall (2010) 

Público Título : Biostatistical analysis Tipo de documento: Libro Autores: Jerrold H. Zar, Autor Mención de edición: 5th.ed Editorial: Upper Saddle River, New Jersey : Pearson Prentice Hall Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: xi, 944 p. : il. ISBN/ISSN/DL: 978-0-13-100846-5 Idioma : Inglés (eng) Clasificación: [BFA] Ciencias Naturales y Biológicas Palabras clave: Bioestadística  Biometría  Estadística Clasificación: 57.087.1 Resumen: 20120124029318 Nota de contenido: 1: types and Presentation 2. Populations and Samples 3. Measures of Central Tendency 4. Measures of Variability and Dispersión 5. Probabilities 6. The Normal Distribution 7. One-Sample Hypotheses 8. Two-Sample Hypotheses 9. Paired.Sample Hypotheses 10. Multisample Hypotheses and the Analysis of Variance 11. Multiple Comparisons 12. Two-Factor Analysis of Variance 13. Data transformations 14.Mutiway Factorial Analysis of Variance 15. Nested (Hierarchical) Analysis of Variance 16. Multivariate Analysis of Variance 17, Simple Linear Regression 18. Comparing Simple Linear Regression Equations 19. Simple Linear Correlation 20. Multiple Regression and Correlation 21. Polynomial Regression 22. Testing for Goodness of Fit 23. Contingency Tables 24. Dichotomous Variables 25. Testing for Randomness 26. Circular Distributions: Descriptive Statistics 27. Circular Distributions: Hypothesis Testing Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/20633

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Estadística matemática con aplicaciones / Dennis D. Wackerly / México : Cengage Learning (2010)   

Público Título : Estadística matemática con aplicaciones Tipo de documento: Libro Autores: Dennis D. Wackerly, Autor ; William Mendenhall III, Autor ; Richard L. Scheaffer, Autor Mención de edición: 7a.ed Editorial: México : Cengage Learning Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: xxii, 914 p. Il.: il ISBN/ISSN/DL: 978-607-481-399-9 Idioma : Español (spa) Clasificación: [BFA] Ciencias Exactas y Aplicadas:Matemática Palabras clave: Estadística Nota de contenido: ¿Qué es Estadística? Probabilidad. Variables aleatorias discretas y sus distribuciones de probabilidad. Variables continuas y sus distribuciones de probabilidad. Distribuciones de probabilidad multivariante. Funciones de variables aleatorias. Distribuciones muestrales y el teorema del límite central. Estimación. Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación. Prueba de hipótesis. Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados. Consideraciones al diseñar experimentos. El análisis de varianza. Análisis de datos categóricos. Estadística no paramétrica. Introducción a los métodos de Bayes para inferencia. Apéndice 1: Matrices y otros resultados matemáticos útiles. Apéndice 2: Distribuciones, medias, varianzas y funciones generadoras de momento de probabilidad común. Apéndice 3: Tablas. Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/46820

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Geostatistics Explained / Steve McKillup / Cambridge : Cambridge University Press (2010)   

Público Título : Geostatistics Explained : An Introductory Guide for Earth Scientists Tipo de documento: Libro Autores: Steve McKillup, Autor ; Melinda Darby Dyar, Autor Mención de edición: 1st.ed Editorial: Cambridge : Cambridge University Press Fecha de publicación: 2010 Número de páginas: xvi, 396 p. Il.: il ISBN/ISSN/DL: 978-0-521-74656-4 Idioma : Inglés (eng) Clasificación: [BFA] Ciencias Naturales y Biológicas:Ciencias de la Tierra:Geología Palabras clave: Estadística  Geoestadística Nota de contenido: Introduction. Doing science: hypotheses, experiments and disproof. Collecting and displaying data. Introductory concepts of experimental design. Doing science responsibly and ethically. Probability helps you make a decision about your results. Working from samples: data, populations and statistics. Normal distributions: tests for comparing the means of one and two samples. Type 1 and Type 2 error, power and sample size. Single-factor analysis of variance. Multiple comparisons after ANOVA. Two-factor analysis of variance. Important assumptions of analysis of variance, transformations and a test for equality of variances. Two-factor analysis of variance without replication, and nested analysis of variance. Relationships between variables: linear correlation and linear regression. Linear regression. Non-parametric statistics. Non-parametric tests for nominal scale data. Non-parametric tests for ratio, interval or ordinal scale data. Introductory concepts of multivariate analysis. Introductory concepts of sequence analysis. Introductory concepts of spatial analysis. Choosing a test. Appendix A Critical values of chi-square, t and F. Appendix B Answers to questions. Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/46816

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Primer compendio de estadísticas ambientales / Argentina. Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación / Buenos Aires : Publ.Oficial (2008)

Público Título : Primer compendio de estadísticas ambientales : República Argentina Tipo de documento: Libro Autores: Argentina. Secretaría de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación, Autor Mención de edición: 1a.ed Editorial: Buenos Aires : Publ.Oficial Fecha de publicación: 2008 Número de páginas: 406 p. : il. ISBN/ISSN/DL: 978-987-23836-5-7 Idioma : Español (spa) Palabras clave: Desarrollo sustentable  Estadística  Medio ambiente  Argentina Clasificación: 504.064.2[82] Resumen: 20120124027821 Nota de contenido: Matriz de estadísticas ambientales. Atmósfera. Cantidad de aire por localidad. Temperaturas mínimas y máximas absolutas por provincia y estación meteorológica. Precipitación promedio mensual por estación meteorológica. Recursos hídricos. Biodiversidad de especies. Tierra. Energía. Actividades industriales y productivas. Incendios forestales. Gestión y participación ambiental. Ambiente urbano. Salud y ambiente. Estadísticas básicas de referencia. Tema Principal / Disciplina : Ciencias Naturales Link: https://www.bfa.fcnym.unlp.edu.ar/id/20050

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Solved Problems in Geostatistics / Oy Leuangthong / Hoboken, New Jersey : John Wiley (2008)

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Analysis of variance and covariance / C. Patrick Doncaster / Cambridge : Cambridge University Press (2007)

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All of Statistics / Larry Wasserman / New York : Springer (2004)   

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Estadística hidrológica de la República Argentina 2004. Tomo I / Argentina. Ministerio de Planificación Federal, Inversión Pública y Servicios / Buenos Aires : Publ.Oficial (2004)

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Estadística hidrológica de la República Argentina 2004. Tomo II / Argentina. Ministerio de Planificación Federal, Inversión Pública y Servicios / Buenos Aires : Publ.Oficial (2004)

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Geostatistical Analysis of Compositional Data / Vera Pawlowsky-Glahn / New York : Oxford University Press (2004)

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Statistics of Earth Science Data / Graham Borradaile / Berlin; Heidelberg : Springer (2003)   

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Teoría y problemas de probabilidad y estadística / Murray R. Spiegel / México : McGraw-Hill Interamericana (2003) 

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Statistics and Data Analysis in Geology / John C. Davis / New York : John Wiley and Sons (2002)   

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Estadística Hidrológica Año 2000 / Ministerio de Infraestructura y Vivienda. Secretaría de Obras Públicas. Subsecretaría de Recursos Hídricos / Buenos Aires : Ministerio de Infraestructura y Vivienda. Secretaría de Obras Públicas. Subsecretaría de Recursos Hídricos (2000)

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