Estadística descriptiva. Introducción a la estadística. Distribuciones de frecuencias. Medidas de posición. Medidas de dispersión. Medidas de forma. Distribuciones bidimensionales. Probabilidad. Experimentos aleatorios y probabilidad. Variable aleatoria. Variable aleatoria discreta. Algunas distribuciones de probabilidad discretas. Variable aleatoria continua. Algunas distribuciones de probabilidad continuas. Inferencia. Introducción a la inferencia. La estimulación por intervalos. Los contrastes de hipótesis.
Estadística para todos es un manual básico de estadística que trata de acercar las herramientas y técnicas de esta ciencia al público en general. En él se revisa la estadística desde una óptica sencilla y aplicada que permite al lector entender sin complicación los distintos conceptos y sus aplicaciones.
El manual está estructurado en las partes en las que podemos dividir la estadística aplicada al análisis de datos: estadística descriptiva, teoría de la probabilidad e inferencia.
En la primera parte, estadística descriptiva, se analizan las principales técnicas y medidas para el estudio de una muestra de datos. Se revisan las principales medidas de posición, de dispersión y de forma y se introduce brevemente el análisis de variables bidimensionales.
En la parte de teoría de la probabilidad se reúnen las principales teorías y técnicas estadísticas para el estudio de fenómenos con comportamiento aleatorio. Se explican las reglas básicas de comportamiento de los sucesos aleatorios y sus relaciones para continuar con una introducción al cálculo de sus probabilidades. También se desarrollan los conceptos de variable aleatoria discreta y continua y se presentan las distribuciones de probabilidad más importantes en ambos casos.
Finalmente, en la parte de inferencia se examinan los principales conceptos relacionados con esta parte de la estadística. Se revisan las distribuciones de probabilidad en el muestreo de los principales estadísticos asociados a distribuciones normales y se introducen los conceptos de intervalo de confianza y contraste de hipótesis.
Eva Romero Ramos es profesora de Estadística y econometría en la Universidad Europea de Madrid y diplomada en Estudios Avanzados del programa de doctorado "Métodos estadísticos, matemáticos y computacionales para el tratamiento de la información" de la Universidad Complutense de Madrid en colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid. En la actualidad se encuentra trabajando en su tesis doctoral. Estudió la diplomatura en Estadística en la Universidad Complutense de Madrid y posteriormente la licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras en la Universidad Carlos III de Madrid. Sus líneas de investigación principales están dentro del área de la estadística bayesiana y las finanzas, aplicando la primera al estudio de los componentes de los principales modelos para la modelización de series financieras.
