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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

  • 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.

 

  • 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.

 

  • 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.

 

  • 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.

 

  • 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.

 

  • 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.

 

  • 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.

 

  • 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.

 

 

Copyright 2008, by the Contributing Authors. Cite/attribute Resource. zope. (2008, June 12). Programa. Retrieved December 11, 2017, from Portal de contenidos y cursos abiertos y gratuitos de la Universidad de Murcia Web site: http://ocw.um.es/ingenierias/estadistica/programa-1. Esta obra se publica bajo una licencia Creative Commons License. Creative Commons License