• La obra tiene un gran valor y relevancia. Los estudiantes podrán conectarse con la estadística mediante el uso de numerosos ejemplos y ejercicios que combinan sus experiencias diarias con sus intereses científicos.
• Contenido accesible. Casi toda la exposición de contenido es enfocada para aquellos cuyo conocimiento matemático incluye un semestre o dos trimestres de cálculo diferencial e integral. La exposición es relativamente modesta en función de desarrollo matemático y no se utiliza álgebra matricial en absoluto.
• Introduce con amplitud modelos de probabilidad y métodos estadísticos para el análisis de datos que encuentren y utilicen los estudiantes de ingeniería en todas sus especialidades.
• Numerosos ejercicios de dificultad variable ayudan a que los estudiantes ganen en comprensión y apreciación de los conceptos.
• Las respuestas a la mayoría de los ejercicios impares aparecen en la sección de respuestas al final del texto.
• Para esta edición las conclusiones de los análisis por pruebas de hipótesis se basan ahora únicamente en valores P. Esto ha requerido hacer cambios y revisiones sustanciales en algunas de las secciones de los capítulos, incluyendo las hipótesis y los procedimientos de prueba basados en valores P
• Se añadieron muchos ejemplos nuevos y ejercicios, casi todos basados en datos reales o problemas reales. Algunos de estos escenarios son menos técnicos o de alcance más amplio que lo que se ha incluido en las ediciones anteriores.
• La descripción de los ejemplos y ejercicios ha sido perfeccionada para ayudar a los estudiantes a que adquieran una comprensión intuitiva de los diferentes conceptos de esta área de especialidad.
• Incluimos más ejemplos y ejercicios sobre el material de probabilidad basada en información de fuentes publicadas. La escritura ha sido mejorada, en lo posible, para ayudar a los estudiantes a adquirir una comprensión intuitiva de los diferentes conceptos de esta área de especialidad.

1. Generalidades y estadística descriptiva
2. Probabilidad
3. Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad
4. Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad
5. Distribuciones de probabilidad conjunta y muestras aleatorias
6. Estimación puntual
7. Intervalos estadísticos basados en una sola muestra
8. Pruebas de hipótesis basadas en una sola muestra
9. Inferencias basadas en dos muestras
10. Análisis de varianza
11. Análisis multifactorial de la varianza
12. Regresión lineal simple y correlación
13. Regresión múltiple y no lineal
14. Pruebas de bondad de ajuste y análisis de datos categóricos.
15. Procedimientos libres de distribución
16. Métodos de control de calidad

Apéndice de tablas
Respuestas a ejercicios seleccionados de número impar
Glosario de símbolos y abreviaturas
Índice analítico