Última actualización: 15/07/2019


Curso Académico: 2019/2020

Técnicas de inferencia estadística I
(13702)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: LILLO RODRIGUEZ, ROSA ELVIRA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Formación básica
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.Más información en este enlace
COMPETENCIAS ESPECÏFICAS: 1. Conocer las propiedades deseables para los estimadores puntuales. 2. Estimar los parámetros desconocidos por el método máxima verosimilitud, por el método de los momentos y utilizando técnicas de remuestreo. 3. Construir intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos. 4. Entender la diferencia entre la Inferencia clásica y la bayesiana. 5. Utilizar el ordenador en las aplicaciones prácticas de los puntos anteriores. COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Realizar comparaciones sistemáticas. 2. Trabajar en equipo de forma colaborativa. 3. Identificar problemas y desarrollar soluciones alternativas 4. Razonamiento crítico.
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la inferencia estadística. 1.1 Muestra aleatoria simple y estadísticos muestrales. 1.2 Distribuciones en el muestreo para una y dos poblaciones 2. Introducción a los estimadores. 2.1 Propiedades de los estimadores 2.2 Método de los Momentos 2.3 Estimación por máxima verosimilitud. 3. Intervalos de confianza. 3.1 Intervalos de confianza para una población. 3.2 Intervalos de confianza para dos muestras. 4. Introducción a los contrastes de hipótesis 4.1 Definición de hipótesis estadística y contraste de hipótesis. 4.2 Hipótesis nula y alternativa. 4.3 Errores de tipo I y de tipo II 4.4 Potencia de un contraste 4.5 Metodología de un contraste de hipótesis 4.6 Definición e interpretación del p-valor
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Teoría (4 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en la Web. Pácticas (2 ECTS) Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales en aulas informáticas. Trabajos a realizar en grupo.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 30
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 70
Bibliografía básica
  • Berry, D. E.. Statistics, a bayesian perspective. Duxbury Press.
  • Casella, G. y Berger, R. L.. Statistical Inference. Wadsworth and brooks.
  • Durá Peiró, J.M. y López Cuñat, J. Fundamentos de Estadística. Estadísitca descriptiva y modelos probabilísticos para la inferencia.. Ariel.
  • Efron, B. y Tibshirani, R.J.. An introduction to the bootstrap. Chapman y Hall.
  • Peña, D.. Introducción a la Estadística. Alianza Editorial.
  • Ruiz-Maya, L y Martín-Pliego, F.J. . Fundamentos de Inferencia Estadística. Paraninfo. 2005
Bibliografía complementaria
  • Gonick, L. y Smith , W.. La Estadística en cómics.. Zembrera Zariquiey.
  • Rice, J.. Mathematical Statistics and data Analysis.. Brooks & Cole..
  • Vélez, R. y García, A.. Principios de Inferencia Estadística.. UNED.

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.


Dirección web para más información: http://www.est.uc3m.es/esp/nueva_docencia/getafe/ciencias_estadisticas/TecnicasInferenciaEstadistica/