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b'En esta obra se presentan algunas herramientas cuantitativas seleccionadas que contribuyen en la formaci\xf3n del ingeniero. Se inicia con conceptos de estad\xedstica univariada desde variable aleatoria, modelos de distribuciones de probabilidad y series de tiempo. Esta estad\xedstica ser\xe1 \xfatil en dos sentidos: primero, como herramientas que se pueden aplicar directamente en casos reales; segundo, como preparaci\xf3n para entender los modelos m\xe1s avanzados mostrados en el libro. Estos \xfaltimos corresponden a m\xe9todos de an\xe1lisis multivariado como comparaci\xf3n de dos o m\xe1s grupos en cuanto a vector multivariado se refiere; an\xe1lisis de componentes principales, correspondencias, correlaci\xf3n can\xf3nica, de perfiles y regresi\xf3n multivariada. Adem\xe1s, se presentan las mixturas normales multivariadas aplicadas a series de tiempo. Cabe resaltar que los \xfaltimos t\xf3picos mencionados resultan de mayor poder aplicativo que la estad\xedstica b\xe1sica de los primeros cap\xedtulos. El libro termina con modelos de eficiencia conocidos como an\xe1lisis envolvente de datos. A pesar de que el texto aborda temas avanzados en comparaci\xf3n con la estad\xedstica vista en pregrado, estos se desarrollan en una manera comprensible y did\xe1ctica, ya que se ofrece al lector c\xf3digos resueltos en software R, explicaciones con figuras apropiadas, ejemplos resueltos e interpretaciones de resultados llevadas contextos pr\xe1cticos.'