Datos Identificativos | 2015/16 | |||||||||||||
Asignatura | Estatística | Código | 632G01017 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Grao | 2º cuadrimestre |
Segundo | Formación básica | 6 | ||||||||||
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Temas | Subtemas |
PRELIMINARES | * Regla del producto * Variaciones con repetición * Variaciones ordinarias. Permutaciones * Combinaciones * Introducción al software R |
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA | * Las variables estadísticas * Datos univariantes: Distribución de frecuencias: representaciones gráficas * Medidas numéricas descriptivas: Medidas de posición. Medidas de dispersión. Medidas de agrupamiento. Diagramas de caja. * Datos bivariantes: Comparación de variables. Relación entre variables: la recta de regresión. * Comandos relevantes de R |
PROBABILIDAD | * Experimento aleatorio. Espacio muestral. Sucesos. Probabilidad * Propiedades de la probabilidad * Sucesos independientes. Probabilidad condicionada. Independencia de más de dos sucesos. * Teorema de la probabilidad total. Teorema de Bayes |
VARIABLES ALEATORIAS | * Definición de variable aleatoria. Ejemplos. Rango de una variable aleatoria. Función de distribución acumulada de una variable aleatoria. * Variables aleatorias discretas. Función de probabilidad * Variables aleatorias continuas. Función de densidad. * Concepto de variables aleatorias conjuntas y de independencia de variables aleatorias. |
MOMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN | * Esperanza matemática. Propiedades. * Varianza. Desigualdad de Tchebychev. * Otras características de una variable aleatoria: coeficiente de variación, mediana, cuantiles, moda. |
DISTRIBUCIONES FUNDAMENTALES | * Principales distribuciones discretas: Bernoulli, binomial, Poisson. * Principales distribuciones continuas: uniforme, exponencial, normal. * Aproximaciones por la distribución normal: Teorema del Límite Central. * Comandos relevantes de R |
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA | * Inferencia paramétrica. Muestreo aleatorio simple. * Estadísticos. Media y varianza muestrales. Distribución de la media muestral. * Estimación puntual. Método de los momentos. Estimadores insesgados. Varianza de un estimador insesgado. * Concepto de intervalo de confianza. Estadísticos pivote. * Concepto de contraste de hipótesis. Elementos de un contraste. Nivel p de una muestra. |
INFERENCIA SOBRE LAS MEDIAS | * Intervalos de confianza sobre la media. La distribución t de Student. * Intervalos de confianza sobre la diferencia de medias. Datos emparejados. * Contrastes de hipótesis sobre medias y diferencia de medias. * Contrastes sobre proporciones y diferencia de proporciones. * Normalidad de los datos: gráficas cuantil/cuantil. * Comandos relevantes de R |
INFERENCIA SOBRE LAS VARIANZAS | * Intervalos de confianza sobre la varianza. La distribución chi cuadrado. * Intervalos de confianza sobre el cociente de varianzas. La distribución F de Fisher. * Contrastes de hipótesis sobre varianzas y cociente de varianzas. * Comandos relevantes de R |