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. |
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. |