Guia docente 2017_18
Escuela de Ingeniería Forestal
Grado en Ingeniería Forestal
 Asignaturas
  Matemáticas: Estadística
   Contenidos
Tema Subtema
1. Muestreo y estadística descriptiva 1.1 Definición y campo de aplicación de la Estadística.
2.2 Conceptos básicos de muestreo. Métodos de muestreo aleatorio.
2.3 Estadística descriptiva: Medidas de posición, dispersión y forma.
2.4 Estadística descriptiva: Tablas y representaciones gráficas.
2. Probabilidad 2.1 Experimento aleatorio. Espacio muestral. Sucesos.
2.2 Probabilidad: concepto, propiedades y métodos de determinación.
2.3 Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos.
2.4 Teoremas fundamentales: del producto, probabilidades totales y Bayes.
3. Variables aleatorias y distribuciones notables 3.1 Concepto de variable aleatoria (v.a.)
3.2 Variables aleatorias discretas y continuas.
3.3 Características de una v.a.
3.4 Modelos asociados a un Proceso de Bernouilli.
3.5 Modelos asociados a un Proceso de Poisson.
3.6 La distribución Normal.
3.7 Otros modelos notables.
4. Intervalos de confianza 4.1 Estimador: concepto y propiedades.
4.2 La media, varianza y proporción muestrales.
4.3 Intervalos de confianza para la media, varianza y proporción.
4.4 Cálculo del tamaño de la muestra.
4.5 Intervalos de confianza para la diferencia de medias y proporciones.
5. Contrastes de hipótesis 5.1 Definición y metodología clásica de un contraste: tipos de hipótesis, errores asociados al contraste, nivel de significación, región de rechazo. Potencia.
5.2 Nivel crítico o p-valor.
5.3 Contrastes para la comparación de medias y varianzas de dos distribuciones normales.
5.4 Contraste chi-cuadrado de independencia.
5.5 Contrastes de normalidad.
6. Introducción a los modelos de regresión 6.1 Medición de la asociación lineal: covarianza y coeficiente de correlación lineal.
6.2 Formulación del modelo de regresión lineal simple.
6.3 Estimación de los parámetros.
6.4 Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.
6.5 Análisis de la varianza y coeficiente de determinación. Bondad de ajuste.
6.6 Validación de las hipótesis estructurales.
6.7 Predicción.
6.8 Modelo lineal general.
6.9 Estrategias de regresión y comparación de modelos. Selección de modelos óptimos.
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