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