DEPURACIÓN DE AGUAS RESIDUALES. MODELIZACIÓN DE PROCESOS DE LODOS ACTIVOS

El libro presenta una exposición, a la vez sencilla y en lo posible completa, que facilita la comprensión de los conceptos y desarrollar las habilidades suficientes habilitan para manejar con soltura y confianza los temas específicos del libro motivando y facilitando lectura activa. Ha sido diseñado para que exista una interactuación.

Al presentar un concepto nuevo se brindan prácticas repetidas y distintas a través de ejemplos, cuestiones de autoevaluación, ejercicios y problemas resueltos, al que se añade una colección de casos prácticos propuestos con la indicación de sus soluciones. Con todo ello se ofrece la oportunidad de que se alcance el conocimiento de la materia. Atendiendo a la naturaleza aplicada de este manual se ha tratado de evitar aquellas demostraciones que requieren prestar más atención a los aspectos matemáticos que a los argumentos estadísticos. Por el contrario, éstas no se han rehuido cuando han supuesto un ejercicio de la utilización de conceptos habituales, o por el carácter genérico o constructivo de su enfoque.

Esta segunda edición revisada y ampliada del libro mantiene todas las características diferenciales en cuanto a didáctica y al tratamiento de la materia, que le han llevado ser un texto de referencia para profesionales, estudiantes y profesores.

ÍNDICE DEL LIBRO:

TEMA 1. DISTRIBUCIONES DERIVADAS DE LA NORMAL. 1.1. Introducción. 1.2. Distribución χ2 de Pearson. 1.3. Distribución t de Student. 1.4. Distribución F de Snedecor. Anexo I. Obtención con Excel de probabilidades y valores de la variable en el caso de distribuciones derivadas de la Normal. TEMA 2. CONVERGENCIA. TEOREMAS LÍMITES. 2.1. Introducción. 2.2. Convergencia de variables aleatorias: distintos tipos y relación entre ellos. 2.3. Leyes de los grandes números: leyes débiles y leyes fuertes. 2.4. Teorema Central del Límite. 2.5. Teorema Central del Límite Multiplicativo. Anexo: Demostración del Teorema Central del Límite. TEMA 3. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO. 3.1. Introducción: inferencia y decisión. 3.2. Conceptos básicos. 3.3. Muestreo. Tipos de muestreo. 3.4. Muestra genérica de tamaño n y estadístico. 3.5. Distribuciones en el muestreo para una población cualquiera. 3.6. Distribuciones en el muestreo para poblaciones que siguen una distribución Normal. 3.7. Distribuciones muestrales relacionadas con el coeficiente de correlación. 3.8. Distribución de la proporción muestral. 3.9. Distribución de la diferencia de proporciones muestrales. 3.10. Convergencia de los momentos muestrales a los poblacionales. TEMA 4. ESTIMACIÓN PUNTUAL. 4.1. Introducción. 4.2. Concepto de estadístico, estimador y estimación. 4.3. Propiedades deseables. 4.4. Construcción de estimadores. Anexo I: Obtención de la cota de Frechét-Cramer-Rao. Anexo II: Error Cuadrático Medio. Anexo III: Suficiencia. Anexo IV: Algunas relaciones de interés entre las propiedades de un estimador. Anexo V: Relación del método de la máxima-verosimilitud con la eficiencia y suficiencia. TEMA 5. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS. 5.1. Introducción. 5.2. Método general. 5.3. Problemática. 5.4. Obtención de intervalos de confianza. 5.5. Determinación del tamaño muestral. TEMA 6. CONTRASTES DE HIPÓTESIS. I. Generalidades. 6.1. Introducción. 6.2. Algunos conceptos. 6.3. Contraste de hipótesis. II. Algunos Contrastes Paramétricos. 6.4. Contrastes en una población Normal. 6.5. Contrastes en dos poblaciones Normales. 6.6. Contrastes sobre proporciones. 6.7. Contrastes de una cola. Anexo: Obtención del “contraste más potente”. TEMA 7. CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS. 7.1. Introducción. 7.2. Contrastes de bondad de ajuste. 7.3. Contraste de independencia. 7.4. Contraste de homogeneidad. 7.5. Test de Rachas. APÉNDICE DE SOLUCIONES. APÉNDICE: Tablas estadísticas. Índice analítico.