(*)2. Visión general de software. Introducción a Matlab |
(*) Tipología: paquetes estadísticos y entornos de desarrollo. Paquetes estadísticos y su funcionalidad. Entornos de desarrollo y su funcionalidad. Introducción a Matlab. Instalación y entorno: help, consola, workspace. Entrada y salida de datos. Variables. Gráficos. Funciones. Programación básica. |
(*)3. Introducción a los Métodos Estadísticos |
(*) Estadística descriptiva. Probabilidad. Variables Aleatorias discretas y continuas. Modelos relevantes. Teorema Central del Límite. Introducción al muestreo y la inferencia: población y muestra, distribución empírica, estadísticos y estimadores. Estimadores relevantes. Intervalos de Confianza. Contraste de Hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos para una y dos poblaciones. Contrastes no Paramétricos: independencia, normalidad. Introducción a la inferencia Bootstrap. |
(*)4. Regresión Lineal Multivariante |
(*) Modelos de regresión y tipología. Modelo de regresión lineal multivariante. Estimación. Diagnóstico. Inferencia sobre el modelo. Predicción. Inferencia bootstrap. |
(*)6. Otras Técnicas Multivariantes. |
(*) Análisis de Componentes Principales. Análisis Cluster. Análisis de Componentes Independientes. Técnicas para datos espaciales. |