asd
- (Prácticas y exámenes).
- (Libros)
- (Un primer curso de probabilidad).
- (Probabilidad e inferencia estadística).
- (Inferencia Estadística y Análisis de Datos).
- (Estadística Matemática con Aplicaciones).
- CAPÍTULO 1: Estimación puntual. (teoría) / asd
Estadística descriptiva. Tipos de datos: discretos y continuos. Histogramas. Distribución empírica. Paradoja de Simpson. Análisis de dato exploratorios. Estadísticos de orden. Percentiles de una muestra. Estimación por máxima verosimilitud. Definición de estimador. Función de verosimilitud. Ejemplos. Un problema de regresión simple. Distribuciones asintóticas de estimadores de máxima verosimilitud. Desigualdad de Rao-Cramer. Eficiencia de un estimador. Estimadores suficientes. Teorema de factorización de Fisher-Neyman. Teorema de Busu. Estimación Bayesiana. PDF posterior. Otros conceptos Bayesianos. - Sesiones de Laboratorios (2): Distribución para una media muestral. Distribución para proporción muestral. Distribuciones muestrales de otras estadísticas. Un intervalo para una media. Un intervalo para una proporción. Otros intervalos.
- CAPÍTULO 2: Estimación en intervalos. (teoría) / asd
Intervalo de confianza para la media. Coeficiente de confianza. Intervalo de confianza para la diferencia de medias. Intervalo de confianza para proporciones. Ejemplos. Tamaño de la muestra Error máximo de la estimación. Intervalo de confianza para un percentil. Más sobre regresión. Intervalos de predicción. Ecuaciones normales. Método de remuestreo. Bootstrapping. Estimación de la varianza con Bootstrap. El método Jackknife. - Sesiones de Laboratorios (3): Componentes de una prueba de hipótesis. Prueba de medias. Prueba de proporciones. Prueba de variables categóricas. Error y potencia. ANOVA de una dirección.
- CAPÍTULO 3: Prueba de hipótesis. (teoría) /
Prueba para una media. Hipótesis nula simple. Hipótesis alternativa simple. Prueba t. Prueba de la igualdad de dos medias. Pruebas para proporciones. Ejemplos. Modelos paramétricos y no paŕamétricos. Prueba de Wilcoxon. Métodos no paramétricos. Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon. Potencia de una prueba estadística. Función potencia. Mejores regiones críticas. Lema de Neyman-Pearson. Prueba de radio de verosimilitud. Región crítica para la prueba de radio verosimilitud. - Sesiones de Laboratorios (3): ANOVA de dos direcciones. Prueba de Kruskal-Wallis. Ejemplo de relaciones lineales. Fijando modelos lineales con lm. Inferencia estadística. Predicción. Predictores categóricos.
- CAPÍTULO 4: Otras pruebas . /
Prueba de bondad de ajuste Chi-cuadrado. Ejemplos. Estimador mínimo de Chi-cuadrado. Pruebas de Chi-cuadrada de asociación e independencia. Tabla de contingencia. Análisis de la varianza de un factor. Experimento de un factor. Análisis de varianza bidireccional. Ejemplos. Diseño factorial. Pruebas relativas a la regresión y correlación. Coeficiente de correlación muestral. - -------------------------------------------------------------------------
- Cálculo de probabilidades: Esperanza, varianza, covarianza y propiedades. V.A discretas y continuas más usadas. Independencia. Muestra. Estadístico. Cuantiles. Ley de grandes números. Teorema de continuidad. Teoremas con distribuciones normales. Distribución chi-cuadrada, distribución t y distribución F. Teorema del Limite central. Método de las transformaciones. Estadísticos de orden.
- 1. Conceptos y métodos de estimación: Introducción, sesgo y error cuadrático medio de un estimador puntual. Algunos estimadores puntuales insesgados comunes. Evaluación de la bondad de un estimador puntual.
- 2. Intervalos de confianza: Conceptos básicos. Intervalos de confianza en una muestra grande. Selección del tamaño muestral. Intervalos de confianza de una muestra pequeña para µ y µ1 − µ2. Intervalos de confianza para σ 2
- 3. Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación: Eficiencia relativa. Consistencia. Suficiencia. Teorema de Rao–Blackwell y estimación insesgada de varianza mínima.
- Método de momentos. Método de máxima verosimilitud I. Método de máxima verosimilitud II. Algunas propiedades de los estimadores de máxima verosimilitud con muestras grandes.
- 4. Prueba de Hipótesis: Elementos de una prueba estadística. Pruebas comunes con muestras grandes. Cálculo de las probabilidades del error tipo II y determinación del tamaño muestral para la prueba Z. Relaciones entre los procedimientos de pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Otra forma de presentar los resultados de una prueba estadística: niveles de significancia alcanzados o valores p. Algunos comentarios respecto a la teoría de la prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis con muestras pequeñas para µ y µ1 − µ2. Pruebas de hipótesis referentes a varianzas. Potencia de las pruebas y el lema de Neyman-Pearson. Pruebas de razón de probabilidad
- 5. Regresión lineal simple. Modelos estadísticos lineales, Método de mínimos cuadrados. Predicción de un valor particular de Y mediante regresión lineal simple. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados: regresión lineal simple. Inferencias respecto a los parámetros βi. Inferencias respecto a funciones lineales de los parámetros del modelo: regresión lineal simple. Predicción de un valor particular de Y mediante regresión lineal simple. Correlación. Algunos ejemplos prácticos.
- 6. Regresión no lineal y múltiple: Ajuste del modelo lineal mediante matrices. Funciones lineales de los parámetros del modelo: regresión lineal múltiple. Inferencias respecto a funciones lineales de los parámetros del modelo: regresión lineal múltiple. Predicción de un valor particular de Y mediante regresión múltiple. Una prueba para H0: βg+1 = βg+2 =. . .= βk = 0. Multicolinealidad. Aplicaciones.
- 7. El análisis de varianza: Procedimiento del análisis de varianza. Comparación de más de dos medias: análisis de varianza para un diseño de un factor. Tabla de análisis de varianza para un diseño de un factor. Modelo estadístico para el diseño de un factor. Prueba de aditividad de las sumas de cuadrados y E(MST) para un diseño de un factor
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- https://halweb.uc3m.es/esp/personal/personas/aarribas/eng/estI.html
- https://www.universia.net/ar/actualidad/orientacion-academica/6-libros-estadistica-mas-recomendados-estudiantes-1146288.html
- http://lya.fciencias.unam.mx/lars/indexL.html
- https://infolibros.org/libros-pdf-gratis/matematicas/estadistica-inferencial/
- https://cnx.org%2Fcontents%2FMBiUQmmY@cnx.org/contents/MBiUQmmY@23.32:2T34_25K@14/Introduction
- https://www.elsolucionario.org/introduccion-la-probabilidad-y-estadistica-william-mendenhall-13ed/
- https://www.elsolucionario.org/probabilidad-y-estadistica-william-mendenhall-14-ed/
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- (¿Qué es la estadística inferencial? https://www.youtube.com/watch?v=N_Bnk9Wq7E4)
- (¿Qué es la estimación puntual? https://www.youtube.com/watch?v=-9who67ocEQ)
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- https://matematicas.unex.es/~jmf/Archivos/Manual%20de%20Bioestad%C3%ADstica.pdf
- http://pepsic.bvsalud.org/pdf/pp/v6e7n10/a23.pdf
- https://digitk.areandina.edu.co/bitstream/handle/areandina/1390/Estad%C3%ADstica%20inferencial.pdf?sequence=1
- https://ivia.gva.es/documents/161862582/162430134/Capitulo+7.pdf/1ce0b15d-2541-4cbf-9bf0-a69f469e9a3f
- https://centrogeo.repositorioinstitucional.mx/jspui/bitstream/1012/159/1/15-Estadistica%20Inferencial%20-%20%20Diplomado%20en%20An%C3%A1lisis%20de%20Informaci%C3%B3n%20Geoespacial.pdf
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