Presentación del grupo 5205 - 2008-1.

Profesores: Gabriela Castaño Meneses

Marcia María Ramírez Sánchez

Temario

1. Probabilidad

1:1 Historia de la probabilidad

1:2 Interpretaciones de la probabilidad

1:3 Experimentos y sucesos

1:4 Teoría de conjuntos

1:5 Espacios muestrales finitos

1:6 Probabilidad de uniones e independencia de eventos

1:7 Probabilidad condicional

1:7:1 Definición de probabilidad condicional

1:7:2 Teorema de Bayes

1:8 Variables aleatorias y distribuciones

1:8:1 Distribuciones discretas

1:8:2 Distribuciones continuas

1:9 Esperanza

1:9:1 Esperanza de una variable aleatoria

1:9:2 Varianza

1:10 Funciones de distribución

1:10:1 Discretas

1:10:1:1 Bernoulli, binomial, hipergeométrica, Poisson, binomial negativa

1:10:2 Continuas

1:10:2:1 Distribución exponencial, normal

1:11 Teorema del límite central

2. Muestreo

2:1 Muestreo aleatorio simple

2:1:1 Definiciones y notación

2:1:2 Selección de una muestra

2:2 Muestreo para proporciones y porcentajes

2:2:1 Características cualitativas

2:2:2 La distribución: binomial, hipergeométrica

2:2:3 Selección de una muestra

2:3 Muestreo estratificado

2:3:1 Descripción y notación

2:3:2 Propiedades de las estimaciones

2:3:3 Selección de una muestra

2:4 Muestreo sistemático

2:4:1 Descripción

2:4:2 Selección de una muestra

2:5 Muestreo por conglomerados

2:5:1 Motivos del muetreo

2:5:2 Selección de una muestra

3. Estadística Descriptiva

3:2 Estadisticas y estadisticas de orden

3:2 Medidas de tendencia central

3:2:1 Media, mediana, moda, cuartiles

3:3 Medidas de dispersión

3:3:1 Varianza, desviación estandar

3:4 Diagrama de tallo y hoja

4. Estadística inferencial

4:1 Función de densidad y de distribución acumulativa

4:1:1 Variable aleatoria discreta y continua

4:1:2 Esperanza y momentos de variables aleatorias discretas y continuas

4:1:3 Desigualdad de Schwarz

4:1:4 Desigualdad de Chebyshev

4:1:5 Desigualdad de Jensen

4:2 Ley de los grandes números

4:2:1 Ley débil de los grandes números

4:3 Teorema del límite central

4:4 Covarianza y correlación

4:5 Estimación de parámetros

4:5:1 Propiedades de los estimadores

4:5:2 Método de máxima verosimilitud

4:5:3 Precisión de la estimación: el error estándar

4:6 Estimación del intervalo de confianza y las pruebas de hipótesis

4:6:1 Intervalo de confianza y prueba de hipótesis sobre la media, conocida la varianza

4:6:2 Intervalo de confianza y prueba de hipótesis sobre la diferencia de medias, conocida la varianza

4:6:3 Intervalo de confianza y prueba de hipótesis sobre la media de una distribución normal, con varianza desconocida

4:6:4 Intervalo de confianza y prueba de hipótesis sobre la diferencia de dos distribuciones normales, desconocidas las varianzas

4:6:5 Intervalo de confianza y prueba de hipótesis sobre la varianza de una distribución normal

4:6:6 Intervalo de confianza y prueba de hipótesis sobre la razón de varianzas de dos distribuciones normales

5. Modelos lineales

5:1 Diseño y análisis de experimentos de un solo factor: análisis de varianza

5:1:1 Experimento de un solo factor completamente aleatorio

5:1:2 Análisis de varianza

5:1:3 Estimación de los parámetros del modelo

5:1:4 Análisis del residuo y validación del modelo

5:2 Experimentos factoriales

5:2:1 Análisis estadístico del modelo de efectos

5:2:2 Verificación de la suficiencia del modelo

5:2:3 Una observación por celda

5:2:4 Modelos aleatorios

5:3 Regresión lineal simple y correlación

5:3:1 Regresión lineal simple

5:3:2 Intervalos de confianza y prueba de hipótesis en la regresión lineal simple

5:3:3 Predicción de nuevas observaciones

5:3:4 Medida de adecuación del modelo de regresión

5:3:4:1 Análisis residual

5:3:4:2 Prueba de la falta de ajuste

5:3:4:3 Coeficiente de determinación

6. Estadística no paramétrica

6:1 Introducción

6:2 Prueba del signo

6:3 Prueba de Wilcoxon del rango con signo

6:3:1 Prueba de Wilcoxon de la suma de rango

6:4 Prueba de Kruskal-Wallis

7: Proyecto de investigación

Bibliografía

- Sokol,R.(1980). Principios y métodos estadisticos en la investigación.

- Montgomery,D.(1993) Probabilidad y estadística.

- Mendenhall, W (1987) Elementos de Muestreo.

Características del curso

_ Son en total 3 tareas y 3 exámenes

_ Las tareas son en equipo, corresponden al 30% de la calificación total.

_ Los exámenes están señalados y corresponden al 45% de la calificación total.

_ Hay una salida programada para el día 4 de noviembre cuyo valor es del 25% de

la calificación total.

_ No hay renuncia de calificación aprobatoria.

_ Las fechas programadas no se cambian.

_ Hay un examen final o una recuperación durante la segunda vuelta de finales.

Al realizar el examen final, toda evaluación anterior es borrada.

_ Para tener derecho a la calificación hay que presentar todos los exámenes que se marquen en el calendario del curso. Si falta un exámen aunque el promedio sea aprobatorio no se dará la calificación del promedio.

Actividad Entrega Devolución

Tarea 1 Estadística Descriptiva y Probabilidad4-7 Sep 11-14 Sep

Examen 1 Estadística Descriptiva y Probabilidad 18-21 Sep

Tarea 2 Estadística Inferencial 25-28 Sep2-5 Oct

Examen 2 Estadística Inferencial 9-12 Oct

Salida: Muestreo 6 Nov

Tarea 3 Estadística No Paramétrica y Modelos Lineales 13-16 Nov20-23 Nov

Examen 3 Estadística No Paramétrica y Modelos Lineales 27-30 Nov

Recuperación o final 11 Dic