Programa
Los contenidos que se facilitan introducen al usuario en las Técnicas Estadísticas de Análisis de Datos con un enfoque eminentemente práctico, abordando problemas del contexto de la Ingeniería Informática en posibles escenarios profesionales. Los procedimientos se ejecutan con el software R, con una introducción general al manejo del mismo.
Temario
BLOQUE I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Tema 1.1: Estadística descriptiva para una variable.
Tema 1.2: Estadística descriptiva para dos variable. Regresión.
BLOQUE II: PROBABILIDAD
Tema 2.1: Fundamentos. Espacios de probabilidad finitos. Teorema de Bayes.
Tema 2.2: Variables aleatorias discretas. Modelos de probabilidad discretos.
Tema 2.3: Variables aleatorias continuas. Modelos de probabilidad continuos.
BLOQUE III: INFERENCIA ESTADÍSTICA
Tema 3.1: Muestreo. Estadísticos y sus distribuciones.
Tema 3.2: Intervalos de Confianza.
Tema 3.3: Contrastes de Significación paramétricos.
Contenidos
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Estadística descriptiva para una variable
Primeros conceptos: población, muestra y variable estadística. Distribuciones de frecuencias. Gráficos. Medidas descriptivas de tendencia central, de localización, de dispersión y de forma.
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Estadística descriptiva para dos variables
Nubes de puntos. Distribuciones de frecuencias conjuntas, marginales y condicionadas. Medidas descriptivas marginales y condicionadas. Covarianza y correlación. Regresión lineal.
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Fundamentos de probabilidad
Primeros conceptos: experimento aleatorio, espacio muestral y suceso. Definición frecuentista y clásica del concepto de probabilidad. Combinatoria. Definición axiomática de probabilidad. Probabilidad condicionada. Fórmula de la Probabilidad Total. Teorema de Bayes.
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Variables aleatorias discretas
Función de distribución y función puntual de probabilidad de una v.a. discreta. Esperanza y varianza. Modelo Binomial, Hipergeométrico, Geométrico, Binomial Negativo y Poisson. Aproximaciones.
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Variables aleatorias continuas
Función de distribución y función de densidad de una v.a. continua. Esperanza y varianza. Desigualdad de Tchebichev. Modelo Uniforme, Exponencial, Erlang, Weibull y Normal. Aproximaciones al modelo Normal.
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Muestreo
Primeros conceptos: muestra aleatoria, estadístico y distribución de un estadístico en el muestreo. Estudio de ciertos estadísticos como sumas, medias, proporciones, varianzas, máximos y mínimos.
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Intervalos de confianza
Metodología general para la estimación de parámetros por intervalos de confianza. Primeros conceptos: nivel de confianza y valores críticos. Construcción de intervalos para medias, proporciones y varianzas. Construcción de intervalos para la diferencia de dos medias o proporciones y para el cociente de dos varianzas.
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Contrastes de Significación
Metodología general para la estimación de parámetros por test de hipótesis. Primeros conceptos: estadístico de contraste y región de rechazo. Construcción de test de hipótesis para medias, proporciones y varianzas. Construcción de test de hipótesis para la diferencia de dos medias o proporciones y para el cociente de dos varianzas.





















