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  1. Introducción; 7.1 Teorema del límite central de medias muestrales (promedios); 7.2 El teorema del límite central para las sumas; 7.3 Uso del teorema del límite central; 7.4 Teorema del límite central (monedas en el bolsillo); 7.5 Teorema del límite central (recetas de galletas); Términos clave; Repaso del capítulo; Repaso de fórmulas; Práctica; Tarea para la casa

  2. Las bibliotecas de LibreTexts funcionan con MindTouch® y son apoyadas por el Proyecto Piloto de Libros Abiertos del Departamento de Educación, la Oficina del Rector de la Universidad de California Davis, la Biblioteca de la Universidad de California Davis, el Programa de Soluciones de Aprendizaje Económicas de la Universidad del Estado de California, y Merlot.

  3. Este texto sigue los requisitos de alcance y secuencia de un curso de introducción a la estadística de un semestre y está dirigido a estudiantes con especialización en campos distintos a las matemáticas o la ingeniería.

  4. Economía, Negocios, Psicología, Educación, Biología, Derecho, Informática, Política y Desarrollo de la Primera Infancia son campos de conocimiento que requieren, al menos, un curso de Estadística. En este capítulo se incluyen las ideas y palabras básicas de probabilidad y estadística.

  5. Introducción; 10.1 Medias de dos poblaciones con desviaciones típicas desconocidas; 10.2 Dos medias poblacionales con desviaciones típicas conocidas; 10.3 Comparación de dos proporciones de población independientes; 10.4 Muestras coincidentes o emparejadas; 10.5 Prueba de hipótesis para dos medias y dos proporciones; Términos clave; Repaso del capítulo; Repaso de fórmulas

  6. Se discuten los conceptos relevantes en la ciencia estadítica. Se manejan los tipos de datos estadíticos a colectar. Se presentan de manera somera, algunos disños estadísticos de uso común en la literatura cietífica actual. Se considerán las pistas esenciales para realizar investigación científica.

  7. El teorema del límite central para las sumas dice que si sigues dibujando muestras cada vez más grandes y tomando sus sumas, las sumas forman su propia distribución normal (la distribución de muestreo), que se acerca a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra.