TEMA I: ELEMENTOS DE PROBABILIDADES
1.1 Introducción.
1.2 Conceptos básicos de probabilidad (evento, espacio
muestral, combinaciones)
1.3 Concepto de probabilidad. Definición clásica.
1.4 Propiedades básicas de probabilidades.
1.5 Ley de la suma.
1.6 Prob. condicional - tablas de contingencia.
1.7 Teorema de Bayes
1.8 Limitaciones de la definición clásica.
1.9 Probabilidad estadística.
TEMA II: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
2.1 Introducción.
2.2 La distribución Binomial. Usos, características,
media y variancia. Uso de la tabla de probabilidades. Ejemplos
de aplicación.
2.3 Distribución Hipergeométrica. Usos, características,
media y variancia. Uso de la tabla de probabilidades. Ejemplos
de aplicación.
2.4 Distribución de Poisson. Usos, características,
media y variancia. Uso de la tabla de probabilidades. Aproximación
de la distribución Binomial a la Poisson. Ejemplos de aplicación.
2.5 Probabilidad como área. La distribución normal
de probabilidad. El conjunto de las curvas normales.
2.6 Distribución normal estándar. Usos características,
media y variancia. Estandarización. Uso de la tabla de
probabilidades. Aproximación de la distribución
Binomial a la Normal. Ejemplos de aplicación.
TEMA III: ESTIMACION ESTADISTICA
3.1 Introducción.
3.2 Parámetros y estimadores.
3.3 Propiedades de los buenos estimadores.
3.4 Los estimadores como variables.
3.5 Distribución de la media muestral, teorema del límite
central.
3.6 Error estándar del promedio.
3.7 Determinación de la magnitud del error de muestreo.
3.8 Estimación puntual y estimación por intervalos
para m.
3.9 El tamaño de la muestra. Factores que lo determinan.
3.10 Estimaciones con muestras pequeñas. Distribución
t de student.
3.11 Estimaciones de proporciones.
TEMA IV: PRUEBA DE HIPOTESIS
4.1 Ideas preliminares.
4.2 Prueba de hipótesis.
4.3 Estrategia para resolver problemas de prueba de hipótesis.
4.4 Prueba de hipótesis sobre una media aritmética.
4.4.1 Caso de variancia poblacional conocida.
4.4.2 Caso de variancia poblacional desconocida.
4.5 Cálculo de los errores.
4.5.1 Errores posibles y su importancia
4.5.2 Cálculo de la magnitud del error tipo I.
4.5.3 Cálculo de la magnitud del error tipo II.
4.5.4 Representación gráfica de los errores.
4.6 Prueba de hipótesis sobre igualdad de dos medias.
4.6.1 Caso de variancias conocidas.
4.6.2 Caso de variancias desconocidas.
4.7 Prueba de hipótesis acerca de una proporción.
4.7.1 Prueba de hipótesis acerca de una proporción
utilizando la distribución binomial.
4.7.2 Cálculo de los errores posibles.
4.7.3 Prueba de hipótesis de una proporción utilizando
la distribución normal.
4.7.4 Prueba de hipótesis para la diferencia de proporciones.
TEMA V: CORRELACION Y REGRESION
5.1 Introducción Niveles de medición (nominal, ordinal,
intervalo, razón)
5.2 La correlación lineal simple. El diagrama de dispersión.
5.3 La medición de la correlación lineal. Cálculo
del coeficiente de correlación lineal simple (r).
5.4 Interpretación, uso y limitación de r. Correlación
y causalidad.
5.5 Relación entre dos variables. Regresión lineal.
5.6 Criterio de cuadrados mínimos. Ecuaciones normales.
Ajuste de la línea de regresión.
5.7 Interpretación y uso de la recta de regresión.
El coeficiente de regresión lineal.
5.8 Los supuestos básicos del modelo de regresión
lineal. Error estándar de estimación. Intervalos
de predicción para la media y para una observación.
Pruebas de hipótesis para el coeficiente de regresión.
Limitaciones de la regresión lineal.
5.9 Variancia explicada y no explicada. Coeficiente de determinación
R2. Bondad de ajuste.
5.10 Regresión no lineal y múltiple. Correlación
múltiple y parcial.
5.11 Asociación de variables no métricas (Prueba
de Chi cuadrado)
5.12 R de Spearman (var. ordinales)
5.13 Coeficiente biseria
