Estadística I

Adquirir los conocimientos y la comprensión necesarios para: 1. Efectuar inferencias sobre los parámetros de una población 2. Entender los conceptos básicos del contraste de hipótesis 3. Conocer los rudimentos del problema de comparación de dos poblaciones 4. Interpretar y aplicar los conceptos del análisis de regresión lineal 5. Desarrollar los métodos anteriores usando software estadístico 1. Capacidad de análisis y síntesis 2. Conocimientos del uso de software estadístico 3. Resolución de problemas 4. Trabajo en equipo 5. Razonamiento crítico 6. Comunicación oral y escrita

Tema 1. Inferencia sobre una población 1.1 Introducción: parámetros e inferencia estadística 1.2 Estimadores puntuales 1.3 Estimación de la media y la varianza 1.4 Distribución de la media en el muestreo 1.5 Estimación mediante intervalos de confianza 1.5.1 Intervalo de confianza para la media de una población normal con varianza conocida 1.5.2 Intervalo de confianza para la media en muestras grandes 1.5.3 Intervalo de confianza para la media de una población normal con varianza desconocida: la distribución t de Student 1.5.4 Intervalo de confianza para la varianza de una población normal Tema 2. Conceptos básicos de contraste de hipótesis 2.1 El concepto de hipótesis estadística 2.2 Hipótesis nula y alternativa 2.3 Los dos tipos de error en el contraste y potencia de un contraste 2.4 El concepto de p-valor y las conclusiones de un contraste 2.5 Pasos generales para realizar un contraste de hipótesis Tema 3. Comparaciones entre dos poblaciones 3.1 Muestras independientes de dos poblaciones 3.2 Inferencia sobre las medias en muestras pequeñas 3.3 Inferencia sobre las medias en muestras grandes 3.4 La comparación de varianzas entre dos poblaciones normales: la distribución F Tema 4. Análisis de regresión: el modelo de regresión lineal simple 4.1 El objeto del análisis de regresión 4.2 La especificación de un modelo de regresión lineal simple 4.3 Estimadores de mínimos cuadrados: construcción y propiedades 4.4 Inferencias sobre el modelo de regresión: 4.5 Inferencia sobre la pendiente 4.6 Inferencia sobre la varianza 4.7 Estimación de una respuesta promedio 4.8 Predicción de una nueva respuesta Tema 5. Análisis de regresión: diagnostico de las hipótesis habituales, regresión lineal múltiple 5.1 Análisis de los residuos 5.2 La descomposición ADEVA 5.3 Relaciones no lineales y transformaciones para linealización 5.4 El tratamiento del modelo de regresión lineal en forma matricial 5.5 Introducción a la inferencia en regresión lineal múltiple

Teoría (3 ECTS): Clases teóricas en las que se presenta el contenido de la asignatura ilustrado con ejemplos y con material de apoyo disponible en la Web Prácticas (3 ECTS): Clases de resolución de problemas y prácticas de ordenador en aulas informáticas Se realizará una tutoría en grupo en la semana 15 para resolver dudas cara al examen final