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El trabajo está compuesto de 15 capítulos. En el primer se introducen las variables aleatorias y las reglas para su inclusión en el modelo, así como los procedimientos para estimar los parámetros del modelo. En los capítulos 2, 3 y 4 se hace un estudio de las funciones de distribución acumulativas, densidad y función característica respectivamente. Los capítulos 5, 6 y 7 explican cómo se mide la afinidad o bondad de ajuste de la distribución acumulativa paramétrica respecto a la distribución acumulativa desconocida. Se demuestra que la afinidad de ajuste está dada por el valor medio muerto, y la afinidad de bondad se define como la probabilidad de que exista más mejor ajuste. En los capítulos 8, 9, 10 y 11 se explican los procedimientos para estimar funciones características aleatorias distribuciones acumulativas paramétricas. Se demuestra que las funciones características son muestras cercanas al modelo, mientras que las funciones reales no lo son. En los capítulos 12, 13, 14 y 15 se hacen con los métodos de estimación mínimos cuantitativos. Se demuestra que la función de la distribución acumulativa desconocida se estima como una muestra de tamaño determinado de la distribución acumulativa paramétrica. El libro está organizado en 15 capítulos, que van desde los conceptos básicos y supuestos hasta las fórmulas usadas para estimar la distribución acumulativa desconocida.La compilación de datos estadísticos era un problema importante en el siglo XIX, cuando era frecuente que los científicos tuvieran que perder mucho tiempo para recopilar datos.

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