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UNIVERSIDAD DE COSTA RICA
ESCUELA DE ESTADISTICA
XS-103 PRINCIPIOS DE ESTADISTICA II
Requisito: XS102 Princ. de Estadística I
Horas lectivas: 5. Créditos 4
Duración: 16 semanas, con un total de 80 horas de clase
Prof. Víctor Gómez
Correos:
Para el “chat” en internet con MS–Messenger
viktorgomex@hotmail.com
Attachments:
maest@cariari.ucr.ac.cr
Consulta:
Of. CE–317, después de lecciones
o por internet en las horas que se establecerá
CONTENIDO DEL CURSO 1. Teoría elemental de probabilidades 3 semanas
1. El significado de probabilidad. La probabilidad a priori, como
frecuencia relativa y la probabilidad subjetiva.
2. Principios de enumeración.
3. Operaciones elementales con conjuntos.
4. La probabilidad como función de los eventos en el espacio
muestral.
5. Reglas fundamentales de probabilidades.
6. Probabilidad condicional.
7. La probabilidad según Bayes.
8. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
9. Características de las distribuciones de probabilidad.
10. Funciones de probabilidad acumulativas.
11. Valores esperados.
2. Distribuciones de probabilidad
3 semanas
Modelos discretos
12. La distribución de Bernoulli.
13. La distribución binomial. Características y uso.
14. Otras distribuciones discretas: multinomial, Poisson e
hipergeométrica.
Modelos continuos.
15. La distribución uniforme.
16. La distribución exponencial.
17. El modelo normal y sus características. Estandarización y uso de
la tabla de la normal. T–Student y aproximaciones
PRIMER EXAMEN PARCIAL (Séptima semana)
3. Estimación y prueba de hipótesis
4 semanas
18. Población, muestra, parámentros y estimadores. Requisitos
deseables de los estimadores. Estimación puntual y por
intervalos.
19. El caso del muestreo simple al azar. Los estimadores como
variables. Distribución de la media muestral y el teorema del
límite central.
20. La estimación del promedio y límites de confianza. Las
proporciones como caso especial.
21. La distribución t de Student y su importancia.
22. Conceptos básicos de prueba de hipótesis. Hipótesis nula,
alternativa y tipos de error.
23. Un ejemplo simple utilizando la distribución binomial.
24. Uso de las distribuciones normal y t de Student. Prueba de
hipótesis acerca de la media poblacional, con variancia
conocida o desconocida.
25. La distribución Ji-cuadrada y sus aplicaciones en pruebas de
hipótesis.
4. Correlación y Regresión
5 semanas
26. La asociación y su medición.
27. Medición de la asociación entre variables usando el coeficiente
de correlación lineal. Interpretaciones. Pruebas de hipótesis para
el valor muestral.
28. Los coeficientes de correlación parcial.
29. Regresión lineal simple. Naturaleza del problema y su solución.
30. Interpretación de las estimaciones.
31. Inferencias sobre acerca de los valores poblacionales.
32. Composición de las sumas de cuadrados.
33. Tabla de análisis de varianza.
34. Elementos de regresión multiple.
SEGUNDO EXAMEN PARCIAL (Ultimo día de clase)
