| Grao en Economía |
 Asignaturas |
| Estadística II |
| Contenidos |
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| Datos Identificativos | 2021/22 | |||||||||||||
| Asignatura | Estadística II | Código | 611G01014 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grado | 1º cuatrimestre |
Segundo | Obligatoria | 6 | ||||||||||
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| Tema | Subtema |
| 1.- Introducción a la inferencia estadística | Introducción a la inferencia estadística. Introducción al muestreo. Muestreo aleatorio simple (con reposición). Estadísticos (muestrales). |
| 2.- Conceptos básicos de estimación | Estimación puntual: Introducción. Propiedades deseables. Métodos de estimación. Distribución en el muestreo de los principales estimadores: muestras de tamaño grande o variable poblacional normal. Estimación por intervalos: Introducción. Cálculo de intervalos de confianza de estimación de los principales parámetros poblacionales. Tamaño mínimo de muestra. |
| 3.- Contrastes paramétricos | Introducción. Teorema de Neyman-Pearson. Contrastes paramétricos con una o dos muestras: muestras grandes o variable poblacional normal. P-valor. |
| 4.- Contrastes no paramétricos | Características del enfoque no paramétrico. Principales contrastes no paramétricos. P-valor. |
| 5.- Muestreo en poblaciones finitas | Muestreo irrestrictamente aleatorio o muestreo aleatorio simple sin reposición. Comparación con el muestreo aleatorio simple con reposición. Muestreo estratificado. |
| 6.- Introducción a la programación en análisis de datos con R. Utilización de fuentes estadísticas públicas. | Introducción a la programación en análisis de datos. Introducción a R. Utilización de fuentes estadísticas públicas. |
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