Nota del traductor
Prólogo del autor
Primera parte. Introducción matemática
Cap. 1. Propiedades generales de los conjuntos
Cap. 2. Conjuntos lineales de puntos
Cap. 3. Conjuntos de puntos en n dimensiones
Cap. 4. La medida de Lebesgue de un conjunto lineal de puntos
Cap. 5. La integral de Lebesgue para funciones de una variable
Cap. 6. Funciones de conjunto no negativas y aditivas en el espacio R1
Cap. 7. La integral de Stieltjes-Lebesgue para funciones de una variable
Cap. 8. Medida de Lebesgue y otras funciones de conjunto aditivas en Rn
Cap. 9. La integral de Stieltjes - Lebesgue para funciones de n variables
Cap. 10. Integrales de Fourier
Cap. 11. Matrices, determinantes y formas cuadráticas
Cap. 12. Complementos varios
Segunda parte. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
Cap. 13. Estadística y probabilidad
Cap. 14. Axiomas y definiciones fundamentales
Cap. 15. Propiedades generales
Cap. 16. Varias distribuciones discretas
Cap. 17. Distribución normal
Cap. 18. Varias distribuciones relacionadas con la normal
Cap. 19. Otras distribuciones continuas
Cap. 20. Algunos teoremas de convergencia
Cap. 21. El caso bidimensional
Cap. 22. Propiedades generales de las distribuciones en Rn
Cap. 23. Regresión y correlación en n variables
Cap. 24. La distribución normal
Tercera parte. Inferencia estadistica
Cap. 25. Nociones preliminares sobre muestreo
Cap. 26. Inferencia estadística
Cap. 27. Características de las distribuciones en el muestreo
Cap. 28. Propiedades asintóticas de distribución en el muestreo
Cap. 29. Distribuciones exactas en el muestreo
Cap. 30. Dócimas de la bondad del ajuste y otras dócimas análogas
Cap. 31. Dócimas de significación para parámetros
Cap. 32. Clasificación de las estimaciones
Cap. 33. Métodos de estimación
Cap. 34. Regiones de confianza
Cap. 35. Teoría general de la docimasia de hipótesis estadísticas
Cap. 36. Análisis de la varianza
Cap. 37. Algunos problemas de regresión
Tabla 1. Distribución normal (Cap. 17)
Bibliografía
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