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Estadística1. Probabilidad 
Introducción y
conceptos básicos.
2. Variables aleatorias Distribución de
una variable aleatoria. Esperanza
matemática. Media y varianza. Algunas
distribuciones notables.
3. Independencia de variables aleatorias Vectores
aleatorios y su distribución. El concepto de variables aleatorias
independientes: significado y propiedades.
4. La ley de los grandes números y el teorema central del límite
Interpretación y significado práctico. Fundamentos
probabilísticos de los métodos de simulación.
5. Estimación paramétrica Estimación
puntual. Conceptos básicos sobre estimadores. El método de
máxima verosimilitud. Estimación por
intervalos de confianza. Distribuciones en
el muestreo asociadas a la normal. Construcción de
intervalos de confianza: algunos ejemplos típicos para el caso de poblaciones
normales. Intervalos de confianza aproximados.
6. Contraste de hipótesis Conceptos básicos.
Relación entre contraste de hipótesis e intervalos de confianza: ejemplos.
Algunos contrastes clásicos relativos a parámetros de distribuciones binomiales
y normales. Contrastes no paramétricos, tipo ``chi-cuadrado''de bondad de
ajuste, homogeneidad e independencia. Tablas de contingencia.
7. Introducción a los modelos de regresión Regresión lineal
simple. El modelo de diseño aleatorio. Rectas de regresión. Coeficiente de
correlación y su significado. El modelo de
diseño fijo: planteamiento y significado. Algunos contrastes
de hipótesis útiles. Una introducción al modelo lineal general.
BIBLIOGRAFIA