Parte 1. Compresión de los datos. 1. Análisis de distribuciones. Introducción. Gráficos de distribuciones. Descripción de las distribuciones con números. Distribuciones normales. 2. Análisis de relaciones. Introducción. Diagramas de dispersion. Correlación. Regresión minimo-cuadratica. Precauciones con la correlación y la regresión. Relaciones entre variables categóricas. 3. Obtención de datos. Introducción. Diseño de muestras. Diseño de experimentos. Parte 2. Compresión de la inferencia. 4. Distribuciones muestrales y probabilidad. Introducción. Aleatoriedad. Modelos de probabilidad. Distribución de la media muestral. Gráficos de control. 5. Teoría de probabilidad. Introducción. Reglas generales de la probabilidad. Distribuciones binomiales. Probabilidad condicional. 6. Introducción a la inferencia estadística. Introducción. Estimación con confianza. Pruebas de significación. Utilización de las pruebas de significación. Tipos de error y potencia. 7. Inferencia para medias y desviaciones típicas. Introducción Inferencia para la media de una población. Comparación de dos medias. Inferencia para la dispersion poblacional. 8. Inferencia para proporciones. Introducción. Inferencia para una proporción poblacional. Comparación de dos proporciones. Parte 3. Temas relacionados con la inferencia. 9. Inferencia para tablas de contingencia. Introducción. Tablas de contingencia. Prueba Ji cuadrado. 10. Análisis de la varianza de un factor: comparación de varias medias. Introducción. Prueba F del análisis de la varianza. Algunos detalles sobre el anova. 11. Inferencia para regresión. Introducción. Inferencia para el modelo. Inferencia para la predicción. Comparación de los supuestos de la regresión. 12. Pruebas no paramétricas. Introducción. Pruebas de wilcoxon de su de rangos. Pruebas de wilcoxon de suma de rangos de diferencias. Pruebas de kruskal-wallis. Repaso del pensamiento estadístico. Apéndices. Soluciones de ejercicios seleccionados.