miércoles, 6 de enero de 2016

INFERENCIA ESTADISTICA

Anteriormente se ha estudiado conceptos fundamentales, como son el concepto de variable aleatoria y su distribución de probabilidades, se estudio diferentes modelos de distribuciones tanto de tipo discreto como de tipo continuo y analizaron sus características básicas (media, varianza, etc.). A partir de ahora estaremos interesados en saber qué modelo sigue la población; y para ello nos basáremos en la información que se obtenga de un subconjunto o parte de esa población que llamaremos muestra.
Cuando realizamos un análisis general de la estadística decimos que uno de los objetivos fundamentales es el obtener conclusiones basándonos en los datos que se han observado, proceso que se conoce con el nombre de inferencia estadística, es decir utilizando la información que nos proporciona una muestra de la población se obtienen conclusiones o se infieren valores sobre características poblacionales.
En este curso se dará una serie de conceptos básicos que serán fundamentales para el desarrollo posterior de la inferencia estadística.




TEMARIO: INFERENCIA ESTADISTICA


UNIDAD I: Inferencia Estadística y Distribuciones de Muestreo

1.1         Introducción

1.2         Muestra aleatoria

1.3         Parámetros poblacionales y estadísticos muéstrales

1.4         Función de distribución empírica

1.5         Distribución muestral de estadísticos

1.6          Media y varianza de algunos estadísticos

1.7         Distribuciones de estadísticos muéstrales de poblaciones normales

1.7.1     Distribución de la media muestral cuando se conoce la varianza poblacional

1.7.2     Distribuciones de la media muestral cuando no se conoce la varianza poblacional

1.7.3     Distribución de la varianza muestral

1.7.4     Distribuciones de la diferencia de medias muéstrales, cuando se conoce la varianza poblacional

1.7.5     Distribución de la diferencia de medias muéstrales cuando no se conoce la varianza poblacional


UNIDAD II: Estimación Estadística y Prueba de Hipótesis

2.1 Conceptos Básicos

2.2 Estimación puntual

2.3 Teorema de Límite central

2.4 Estimación por intervalo

2.5 Intervalos de confianza para medias

2.6 Hipótesis nula y alternativa

2.7 Error tipo I y error tipo II

2.8 Pruebas de hipótesis para la media

2.9 Prueba de Hipótesis para diferencia de medias

2.10 Pruebas para proporciones.

2.11 Prueba de Hipótesis para diferencia de proporciones.

2.12 Prueba de Hipótesis para una varianza



UNIDAD III: Estadística Paramétrica y No Paramétrica

3.1 Análisis Ji-Cuadrada

3.2 Prueba de independencia

3.3 Prueba de la bondad del ajuste

3.4 Tablas de contingencia

3.5 Uso del software estadístico.

3.6 Pruebas no paramétricas

3.7Escala de medición

3.8  Métodos estadísticos contra no paramétricos

3.9 Prueba de Kolmogorov – Smirnov

3.10 Prueba de Anderson – Darling

3.11 Prueba de Ryan – Joiner

3.12 Prueba de Shappiro – Wilk.

3.13 Aplicaciones del paquete computacional


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ACTIVIDADES PARA DOMINGO 12/06/2016

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