Fe de erratas analisisdatos

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS (UNIDADES DIDÁCTICAS)
FE DE ERRATAS 1ª EDICIÓN, 1ª REIMPRESIÓN (2010)
Página
Apartado
Línea
Dice
Debería decir
85
Sol. Ej. 2.8
6
Entre Q1 y Q2 es el 50%
Entre Q1 y Q3 es el 50%
114
Sol. Ej 3.6
tabla
4761
4489
149
Sol. Ej. 4.6.
6
Solución: C
Solución: B
201
Texto situado entre
ejemplo 6.9 y 6.10
12
Valores de p desde 0,1 hasta 0,5
Valores de p desde 0,01 hasta 0,5
207
Sol. Ej. 6.10.
7-8
232
Ejemplo 7.10
6
x
f(x)
1 − P( X ≤ −2,571) = 1 − 0,975 = 0,025
y
f(y)
1 − P( X ≤ 2,571) = 1 − 0,975 = 0,025
Comentario
En la última columna,
penúltima fila de la tabla
Eliminar la explicación
En la 1ª y 2ª fila de la tabla
Sobra signo negativo
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS (UNIDADES DIDÁCTICAS)
FE DE ERRATAS 1ª EDICIÓN (2009)
Página
Apartado
Línea
Dice
Debería decir
25
Cuadro 1.1
6
del tipo “mayor que” o “igual que”
del tipo “mayor que” o “menor que”
51
Ej. 1.19
8
del Ejercicio 1.16
del Ejercicio 1.15
53
Sol. Ej. 1.17
20
El 42% de sujetos tardó 450 milisegundos o menos.
El 42% de sujetos tardó 450,5 milisegundos o
menos.
53
Sol. Ej. 1.19
27
(381 + 400)/2 = 390
(381 + 400)/2 = 390,5
85
Sol. Ej. 2.8
6
Entre Q1 y Q2 es el 50%
Entre Q1 y Q3 es el 50%
102
Ejemplo 3.5
15
y una varianza de 17,3.
y una varianza de 16.
106
Figura 3.2
7
X < M O ⇒ AS < 0
X < M O ⇒ AS < 0
114
Sol. Ej 3.6
tabla
4761
4489
127
127
Apartado 4.3
Cuadro final pag.
Apartado 4.3.
Cuadro final pag.
20
Estadístico X 2 =
∑
(n e − n t )2
nt
24
ne es la frecuencia teórica
Estadístico X 2 =
∑∑
Debajo del último gráfico
En la última columna,
penúltima fila de la tabla
(n e − n t )2
nt
nt es la frecuencia teórica
135
4.4
6
Coeficiente de Correlación de Pearson = (fórmula
4.6)
145
Ej. 4.12
24
∑ Y2 = 290000
∑ Y2 = 29000
149
Sol. Ej. 4.6.
6
Solución: C
Solución: B
153
Sol. Ej. 4.20
3
4,6
64
3
A ∩ B = { }= φ
A ∩ C = { }= φ
160
Comentario
Falta un sumatorio en la
fórmula
Error en el subíndice de n
Eliminar la frase completa
Eliminar la explicación
En el valor X2 del sujeto 1
Página
Apartado
Línea
Dice
Debería decir
163
5.3
7
P(A) = 1 − (A )
P(A ) = 1 − P( A )
164
5.3
10
167
5.5
2
P(A ∩ B) = P(A )·P(A B)
P(A ∩ B) = P(A )·P(B A )
193
6.3.2. (2ª línea
último párrafo)
14
La probabilidad, P, de que una variable aleatoria X
tome valores x comprendidos entre x1 y x2
(x1 ≤ x ≤ x2)
La probabilidad, P, de que una variable
aleatoria X tome valores superiores a x1 e
inferiores o iguales a x2 (x1 < x ≤ x2)
193
6.3.2.
última
P( x1 ≤ x ≤ x2 ) = F ( x2 ) − F ( x1 )
P( x1 < x ≤ x 2 ) = F ( x 2 ) − F ( x1 )
201
Texto situado entre
ejemplo 6.9 y 6.10
12
Valores de p desde 0,1 hasta 0,5
Valores de p desde 0,01 hasta 0,5
206
Ej. 6.4
8
P(A ∪ B) =
A) no es correcta porque
1 3 1 3
+ − =
6 6 6 6
∑ f (x ) ≠ 1 y, por tanto, no
es una función de probabilidad
x
f(x)
P(A) = 1 − P( A ) = 1 −
Comentario
5 1
=
6 6
A) no es correcta porque la variable no adopta
el valor 0
207
Sol. Ej. 6.10.
7-8
y
f(y)
209
Sol. Ej. 6.18
última
215
Figura 7.1
223
Ejemplo 7.7
gráfico
232
Ejemplo 7.10
6
232
Ejemplo 7.10
última
línea ej
P ( X ≤ 2,571) = 0,025
P ( X ≤ −2,571) = 0,025
240
Sol. Ej. 7.14
16

55,5 − npq 
X > 55) = P z >
=

npq 


55,5 − np 
P(X > 55) = P z >
=

npq 

En la 1ª y 2ª fila de la tabla
P( X > 1) = 1 − P( X ≤ 5)
P ( X > 5) = 1 − P ( X ≤ 5)
µ1 > µ 2
µ1 < µ2
0
30
En el eje de abcisas
1 − P( X ≤ 2,571) = 1 − 0,975 = 0,025
Sobra signo negativo
1 − P( X ≤ −2,571) = 1 − 0,975 = 0,025
Sobra q en el numerador y
falta P( al principio
Página
Apartado
Línea
241
Sol. Ej. 7.15
2
255
8.4.1
20
261
Tabla 8.3
270
Ejemplo 8.8
última
281
Sol. Ej. 8.17
16
Dice
Debería decir
Comentario
 39,5 − np
 39,5 − np
50,5 − npq 
50,5 − np 
= Sobra q en el numerador
≤z≤
P(40 ≤ X ≤ 50) = P
≤z≤
= P(40 ≤ X ≤ 50) = P


npq
npq  de la segunda fracción
npq
npq 


µ X = 3, σ 2X = y σ X = 1
µ X = 3, σ 2X = 1 y σ X = 1
µP = µ
µP = π
Emín =
Emáx =
E máx = z1−α / 2 s x
E máx = z1−α / 2 σ x
En la fila 1, columna 3.
σ x en lugar de s x