| Introducción a la estadística. |
Significado de la estadística. Tipos de fenómenos. Esquema de un proceso estadístico. Componentes de un modelo estadístico. |
| Variables aleatorias unidimensionales. Características y principales distribuciones. |
Concepto de variable aleatoria: Función de distribución. Tipos de variables aleatorias.
Características de variables aleatorias: Esperanza matemática, varianza, desviación típica. Otras medidas Desigualdades relativas a momentos.
Principales distribuciones discretas: Uniforme en N puntos, bernoulli, binomial, poisson, hipergeométrica, binomial negativa, geométrica. Resumen de las aproximaciones.
Principales distribuciones absolutamente continuas: Uniforme, normal, gamma, exponencial, weibull, beta, log-normal. Teoremas límite. |
| Variables aleatorias bidimensionales y multidimensionales. Características y principales distribuciones. |
Variables aleatorias bidimensionales y multidimensionales: Distribuciones marginales y condicionadas. Independencia de variables aleatorias.
Características de variables aleatorias multidimensionales: Esperanza generalizada, covarianza, coeficiente de correlación lineal, vector de medias, matriz de varianzas-covarianzas.
Principales distribuciones multidimensionales: Distribución multinomial, distribución normal multidimensional. |
| Estimación puntual y por intervalos de confianza. |
Introducción a la inferencia estadística. Estimación puntual. Distribuciones asociadas a estimadores de interés. Estimación por intervalos de confianza. Construcción de intervalos de confianza. Intervalos de control de calidad. |
| Regresión lineal. |
El modelo de regresión lineal simple. Estimación de los parámetros. Medidas de bondad de ajuste. Inferencia sobre los parámetros. Predicción. |
