Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2006) 2014-2

Sexto Semestre, Estadística II

Grupo 9116 38 alumnos.
Profesor Guillermina Eslava Gómez lu mi vi 11 a 12 O216
Ayudante Gonzalo Pérez de la Cruz ma ju 11 a 12 O216

 

Temario de Estadística II, 2014--2

Profesor: Dra. Guillermina Eslava, eslava@matematicas.unam.mx. Cubículo 102, Departamento de Matemáticas, Facultad de Ciencias.
Ayudante: Gonzalo Pérez, acuario _1984 @ yahoo.com.mx.
Semestre 2014-2. Grupo , Salón ,Laboratorio , Horario: Lunes a Viernes de 11 a 12 hrs. Ayudantía martes en salón y jueves en laboratorio.
Página para material del curso como tareas, bases de datos, etc: www.matematicas.unam.mx/eslava/EstadisticaII _2014-2
Requisito: Haber cursado Estadística I.

Contenido

1. Introducción 10 hrs.

[1.1] Introducción.
[1.2] Concepto de muestra y población.
[1.3] Estadística descriptiva vs inferencial.
[1.4] Sesión introductoria de R .
[1.5] Sesión introductoria de Latex .
[1.6] Lineamientos generales del reporte del proyecto final.

2. Análisis de Regresión 50 hrs.

[2.1] Modelo de regresión lineal simple.
[2.2] Modelo de regresión lineal multiple.
[2.3] ANOVA.
[2.4] ANCOVA.

3. Estadística no paramétrica 20 hrs.

[3.1] Pruebas binomiales.
[3.2] Pruebas de rango.
[3.3] Pruebas de bondad de ajuste.
[3.4] Pruebas para tablas de contingencia.
[3.5] Pruebas de aleatoriedad.

Bibliografía básica

Gibbons, J.D. and Chakraborti, S. Nonparametric Statistical Inference. Marcel Dekker Inc, N.Y. 2003.
Neter, J. Wasserman, W. and Kutner, M.H. (1983, 1996). Applied Linear Regression Models. Irwin, Boston, MA. (Material contenido en la Primera parte del Texto 'Applied Linear Statistical Models' de los mismos autores y disponible en la biblioteca).
Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002). Modern Applied Statistics with S . Springer Verlag. Cap. 1, 2 y 6.

Bibliografía complementaria

Andersen, P. K. and Skovgaard, L. T. (2010). Regression with Linear Predictors . Springer.
Conover, W. J. Practical Nonparametric Statistics . Wiley and Sons. QA278.8 C64
Frees, E. W. (2010). it Regression Modeling with Actuarial and Financial Applications . Cambridge University Press. I/III.
Faraway, J. J. Practical Regression and Anova using R , 2002. Libro disponible en formato electrónico.
Stuart A., Ord, J.K. and Arnold S. (1999). Kendall's Advanced Theory of Statistics Vol 2A: Classical Inference and the Lineal Model. Edward Arnold: Great Britain.

Evaluación

[1.] Cuatro exámenes parciales, cada uno antecedido por una tarea: tres de Análisis de regresión y uno de Estadística no paramétrica.
[2.] Un proyecto de estadística aplicada para ser entregado por escrito, y para presentación oral. Este trabajo será en equipo de entre 4 y 5 alumnos.
[3.] La calificación final será el promedio ponderado compuesto por 80 % de los cuatro exámenes y 20 % del proyecto.
[4.] Las tareas se entregarán de forma individual. Cada tarea con calificación mayor o igual a 9 tendrá un valor de un punto adicional a la calificación del examen parcial correspondiente.

Notas:

[a)] Es requisito tener promedio aprobatorio en los exámenes para aprobar el curso.
[b)] Habrá exámen final optativo y podrá presentarse sin renuncia a la calificación previamente obtenida.
[c)] La calificación se redondea al entero mayor más cercano a partir de 6, de otra forma la calificación es no aprobatoria.
[d)] Si se acepta inscripción a extraordinarios largos, pero no se aceptan oyentes.
[e)] Se califica con NP en actas únicamente cuando el número de exámenes presentados es menor o igual a 2.

 


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