1. Capacidad de modelar problemas de datos univariantes y multivariantes.
2. Aplicar modelos probabilísticos básicos.
3. Obtener estimadores puntuales para algunos parámetros relevantes y estimar los correspondientes intervalos de confianza.
4. Aprender a manejar distribuciones en el muestreo y asintóticas.
5. Efectuar inferencias sobre los parámetros y entender los conceptos básicos del contraste de hipótesis.
6. Manejo de software adecuado: R