* Conocimiento de análisis exploratorio de datos. * Conocimiento de cálculo de probabilidades y variables aleatorias y sus correspondientes propiedades. * Conocimiento de métodos de estimación y propiedades de estimadores. * Conocimiento de los conceptos de intervalos de confianza y sus aplicaciones. * Conocimiento de contrastes de hipótesis incluyendo la noción de p-valor. * Conocimiento de los conceptos básicos de la inferencia no-paramétrica.

1. Análisis Exploratorio de datos (EDO) 1.1 Medidas descriptivas 1.2 Gráficos y diagramas 2 Introducción al cálculo de probabilidades 2.1 Bases de teoría de la probabilidad 2.2 Variables aleatorias. 2.3 Distribuciones. 2.4 Independencia y transformaciones. 2.5 Esperanza. 3 Estimación puntual y por intervalos 3.1 Introducción: el problema de estimación. 3.2 Ejemplos. 3.3 Propiedades de estimadores. 3.4 Construcción de estimadores. 3.5 Intervalos de confianza. 4. Contraste de hipótesis 4.1 Introducción: hipótesis, errores y función de potencia. 4.2 p-valor. 4.3 Inferencia para una y dos muestras. 5. Inferencia no-paramétrica. 5.1 Test chi-cuadrado de ajuste de distribuciones. 5.2 Test Kolmogorov-Smirnov de ajuste de distribuciones.

El curso consiste en clases magistrales y clases de resolución de ejercicios. Las tutorías se establecerán en horarios adaptados al del curso.