Prlogo del traductor a la primera edicin espaolaPrefacio del autor a la primera edicinPrefacio de los autores a la segunda edicinIndice generalCap 1 IntroduccinEstadsticaObjetivo y amplitud de este libroSistema de referenciaBibliografa

Cap 2 ProbabilidadIntroduccinProbabilidad clsica o a prioriProbabilidad a posteriori o frecuencialModelos de probabilidadConjuntos de puntosDesarrollo axiomtico de la probabilidadEspacio muestral discreto con un nmero finito de puntosPermutaciones y combinacionesFrmula de StirlingNotaciones de sumas y productosLos teoremas binomial y polinomialFunciones generatrices combinatoriasProbabilidad marginalProbabilidad condicionalDos leyes bsicas de la probabilidadSucesos compuestosIndependenciaVariables aleatoriasProblemasBibiliografa

Cap 3 Variables aleatorias discretasIntroduccinFunciones de cuantaDistribuciones multivariantesDistribucin binomialDistribucin polinomialDistribucin de PoissonOtras distribuciones discretasProblemasBibliografa

Cap 4 Variables aleatorias continuasIntroduccinVariables aleatorias contnuasDistribuciones multivariantesDistribuciones acumulativasDistribuciones marginalesDistribuciones condicionalesIndependenciaMuestra aleatoriaDistribuciones deducidas de otrasProblemasBibliografa

Cap 5 Valores esperados y momentosValores esperadosMomentosFunciones generatrices de momentosMomentos para distribuciones multivariantesEl problema de los momentosEsperanzas condicionalesProblemasBibliografa

Cap 6 Distribuciones continuas especialesDistribucin uniformeLa distribucin normalLa distribucin gammaLa distribucin betaOtras distribucionesFunciones de densidad completasProblemasBibliografa

Cap 7 MuestreoInferencia inductivaPoblaciones y muestrasDistribuciones muestralesMomentos muestralesLey de los grandes nmerosEl teorema central del lmiteAproximacin normal a la distribucin binomialPapel de la distribucin normal en estadstica,ProblemasBibliografa

Cap 8 Estimacin puntualTeora de la decisinEstimacin puntualEstadsticos suficientes; caso de un solo parmetroEstadsticos suficientes; ms de un parmetroEstimador insesgadoEstimador consistenteEstimadores asintticamente eficientesEstimadores insesgados de varianza mnimaPrincipio de mxima verosimilitudAlgunos estimadores mximo-verosmilesPropiedades de los estimadores maximoverosmilesEstimacin por el mtodo de los momentosEstimadores de BayesProblemasBibliografa

Cap 9 Distribucin normal multivarianteLa distribucin normal bivarianteMatrices y determinantesDistribucin normal multivarianteProblemasBibliografa

Cap 10 Distribuciones en el muestreoDistribuciones de funciones de variables aleatoriasDistribucin de la media muestral para densidades normalesDistribucin ji cuadradoIndependencia de la medida y varianza muestrales en densidades normalesLa distribucin FDistribucin t de StudentDistribucin de las medias muestrales en densidades binomiales y de PoissonDistribucin, en muestras grandes, de estimadores mximo-verosmilesDistribucin de estadsticos ordinalesRecorrido "studentizado"ProblemasBibliografa

Cap 11 Estimacin por intervalosIntervalos confidencialesIntervalos confidenciales para la media de una distribucin normalIntervalos confidenciales para la varianza de una distribucin normalRegin confidencial para la medio y la varianza de una distribucin normalMtodo general para la obtencin de intervalos confidencialesIntervalos confidenciales para el parmetro de una distribucin binomialIntervalos confidenciales para muestras grandesRegiones confidenciales para muestras grandesIntervalos confidenciales mltiplesProblemasBibliografa

Cap 12 Docimasia de hiptesisIntroduccinDcima de una hiptesis simple contra una alternativa simpleHiptesis compuestasDocimasia de tetateta1 para densidades con un parmetro nico tetaDocimasia de la hiptesis H1:teta1