Presentación del grupo 6090 - 2010-1.

Objetivo del curso.

El alumno al finalizar el curso,

i) Será capaz de identificar situaciones en las que puedan aplicarse las principales técnicas de la Estadística No Paramétrica y podrá obtener conclusiones con base en los resultados de las pruebas

ii) Estará familiarizado con la técnica de Análisis de Regresión Lineal Simple y con su aplicación para investigar y modelar la relación entre dos variables.

Temario del curso.

1-. Introducción

1.1-.Pruebas de Hipótesis (Estadística Paramétrica)

1.1.1 Elementos de una prueba estadística

1.1.2 Cálculo de probabilidades del error tipo II

1.1.3 Niveles de significancia alcanzado (valor p)

1.1.4 Potencia de las pruebas y el lema de Neyman-Pearson

1.1.5 Pruebas de razón de verosimilitudes.

1.2-.La importancia de la Estadística

2-.Estadística No Paramétrica

2.1-. Pruebas para una Muestra

2.1.1. Prueba de Walt-Wolfowitz

2.1.2 Bondad de Ajuste

Prueba c²

Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Prueba de Lilliefors

2.2-. Pruebas para dos Muestras

2.2.1 Pruebas para Muestras Relacionadas

Prueba de Signos

Prueba de Wilcoxon

2.2.2 Pruebas para Muestras No Relacionadas

Prueba de Mann-Whitney

Prueba de Wald-Wolfowitz

2.3-. Pruebas para K Muestras

2.3.1 Muestras Relacionadas

Prueba de Friedman

2.4Muestras No Relacionadas

Prueba c²

Prueba de la Mediana

Prueba de Kruskall-Wallis

2.5 Correlación

La de r Spearman

La de t Kendall

3-. Regresión Lineal Simple

3.1Descripción del modelo

3.2 Estimación de los parámetros del modelo

3.2.1Método de Mínimos Cuadrados

3.2.2Método de Máxima Verosimilitud

3.3Intervalos de confianza

3.4Análisis de varianza

3.5Pruebas de Hipótesis

3.6Intervalos de predicción

3.7Coeficientes de Correlación y de Determinación

3.8 Notación matricial del modelo lineal simple

3.9 El modelo de regresión lineal múltiple

4-. Estadística Bayesiana (si hay tiempo)

4.1 El paradigma bayesiano.

El modelo general.

Evaluación

Tareas 100%

Bibliografía

“Introductión to the Theory of Statistics”

Mood, A. M; Graybill, F. A. and Boes D. C. (1974)

Mc. Graw-Hill. New York.

“Practical Nonparameteric Statistics”Conover W. J. (1980)

John Wiley and Sons, New York

“Nonparametric Statistical Inference”

Gibbons J.D. (1985)

Marcel Dekker, New York

“Estadistica No Paramétrica: Un enfoque intuitivo”

Rueda, R.

Comunicaciones Internas. Dpto. de Matemáticas F.C.

“Introductión to Linear Regression Analysis”

Montgomery D. C.and Peck A. E.

John Wiley and Sons, New York

“Applied Regression Analysis”

Draper N. R. and Smith (1981)

John Wiley and Sons, New York

"Bayesian theory"

Bernardo, J.M. y Smith, A.F.M (1994)

"Monografía de Estadística Bayesiana"

Eduardo Gutiérrez Peña y Arturo Erdely Ruiz (2007)