Guia docenteCurso Escuela Universitaria Politécnica |
Grao en Enxeñaría Eléctrica |
Asignaturas |
Estadística |
Contenidos |
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Datos Identificativos | 2020/21 | |||||||||||||
Asignatura | Estadística | Código | 770G02008 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Grado | 2º cuatrimestre |
Primero | Formación básica | 6 | ||||||||||
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Tema | Subtema |
Los temas siguientes desarrollan los contenidos de la ficha de la Memoria de Verificación, que figuran en el cuadro a la derecha. |
Estadística descriptiva de una y varias variables. Cálculo de probabilidades. Variables aleatorias y modelos de distribución discretos y continuos. Introducción a la Inferencia Estadística. Estimación por intervalos de confianza. Contrastes de hipótesis. Introducción a la optimización. |
1. Estadística descriptiva de una y varias variables. |
Descripción estadística de una variable: distribuciones de frecuencias, representaciones gráficas y medidas características. Descripción estadística de varias variables: distribuciones de frecuencias, representaciones gráficas y medidas características. Regresión lineal y correlación. |
2. Probabilidad y probabilidad condicionada. |
Conceptos generales: espacio muestral y álgebra de sucesos. Definición axiomática de probabilidad. La probabilidad como límite de la frecuencia. Regla de Laplace. Definición de probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Teoremas del producto, la probabilidad total y Bayes. |
3. Variables aleatorias. | Concepto de variable aleatoria. Variables aleatorias discretas y continuas Medidas características de una variable aleatoria. |
4. Distribuciones notables. |
Distribuciones notables discretas: distribuciones de Bernoulli, binomial, geométrica, hipergeométrica, Poisson y uniforme. Distribuciones notables continuas: distribuciones exponencial, normal, uniforme, chi-cuadrado de Pearson y t de Student. Aproximación entre distribuciones: el teorema central del límite. |
5. Introducción a la inferencia estadística. |
Conceptos generales: muestreo, estimación de parámetros y contrastes de hipótesis paramétricas. |
6. Estimación de parámetros. |
Estimación puntual: estimación puntual de la media, la varianza y de una proporción. Estimación por intervalos de confianza: intervalos de confianza para una media, una varianza, una proporción, y para la diferencia de dos medias. |
7. Contrastes de hipótesis paramétricas. | Conceptos generales: nivel de significación, p-valor y potencia de un contraste. Procedimiento general de contraste de hipótesis. Contrastes de hipótesis para la media, la varianza, una proporción, y para la igualdad de dos medias. Introducción a la optimización. |
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