Actuaría (plan 2015) 2022-1

Quinto Semestre, Inferencia Estadística

Presentación del curso el lunes 30 de agosto a las 9:00 am

.Inferencia Estadística

Grupo 9182

Profesor: Oscar Fontanelli oscarfontanelli@ciencias.unam.mx

Ayudante: Daniela Quetzalli Betancourt danielabc@ciencias.unam.mx

Semestre 2022-1 (curso en línea)

Sobre la forma de trabajo en el semestre

La idea básica de la forma de trabajo que proponemos para este peculiar y atípico semestre es

proporcionar a los estudiantes herramientas y materiales para que puedan ellos mismos construir

su propio conocimiento. Se espera entonces que los estudiantes que se inscriban puedan ser

muy independientes en sus procesos de estudio y aprendizaje.

En atención a la coyuntura actual, buscaremos minimizar las actividades síncronas (o sea, en vivo)

y maximizar, en la medida de lo posible, las actividades asíncronas (o sea, no en vivo).

Las clases se dividirán en dos partes: por un lado, se grabarán videos de manera asíncrona con

exposiciones detalladas de los temas y se subirán a un canal público de YouTube, donde los estudiantes

podrán consultarlas en cualquier momento y tantas veces como lo consideren necesario. Por otra parte,

habrá sesiones síncronas dentro del horario de clase, con el profesor y con la ayudante, donde más

que exponer los temas se buscará discutir, resolver dudas, analizar ejemplos, etc. En estas sesiones también

veremos una breve introducción a la programación en R y veremos algunas simulaciones computacionales

sobre conceptos como distribución muestral, verosimilitud, intervalos de confianza, etc. La asistencia a

estas sesiones síncronas es recomendable pero de ningún modo obligatoria. Todo el manejo del curso se

integrará y administrará en la plataforma de Google Classroom. Es muy importante que los estudiantes se

registren utilizando su cuenta de correo de la Facultad de Ciencias (para evitar problemas técnicos).

Sobre el contenido del curso

El objetivo general del curso es brindar al estudiante una introducción coherente y completa a los conceptos

y métodos de lainferencia estadística. Se hará énfasis en los conceptos más que en las demostraciones

– sin perder en ningún momento el rigor necesario – y se mostrarán diferentes aplicaciones a través del uso

del lenguaje de programación estadístico R.

El curso se divide en cuatro unidades:

1. Introducción: muestras aleatorias, distribuciones muestrales y análisis exploratorio de datos

(tres semanas).

2. Estimación puntual (cinco semanas).

3. Estimación por intervalos (tres semanas).

4. Pruebas de hipótesis (cinco semanas).

Con el objetivo de no desorientar al estudiante en un mundo inmenso de referencias (la cantidad y variedad de libros

de texto para esta asignatura es enorme), seguiremos fundamentalmente los siguientes dos textos:

• A.M. Mood, F.A. Graybill y D.C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics (3rd ed.),

McGraw- Hill, 1974.

• V.M. Panaretos, Statistics for Mathematicians (1st ed.), Birkhäuser, 2010.

Sobre la forma de evaluación

Habrá cuatro tareas de extensión mediana (ni muy cortas ni muy largas, sino todo lo contrario), una por cada

unidad, las cuales se deberán entregar, de manera individual o en parejas, en formato pdf. La calificación final

del curso será el promedio de estas cuatro tareas. No se contempla, al menos de inicio, la posibilidad

de reposiciones.

Se espera que los estudiantes escriban sus tareas en papel (hojas blancas, de preferencia) y que

las digitalicen, de modo que entreguen un documento en formato pdf por cada tarea. Se recomienda que

no usen hojas rayadas o cuadriculadas, de esas en las que las rayas y los cuadros están tan marcados

que, a la hora de digitalizar, se notan mucho más que el texto. Se solicita también que cada tarea traiga

los problemas en orden, de modo que la ayudante no tenga que estar buscando a ver dónde está cada

problema. En términos generales, se espera que cada estudiante someta su tarea a una prueba –

realizada por él mismo o ella misma- de control de calidad, es decir, verificar que todo está legible y en

orden, antes de entregarla. Una herramienta online gratuita que puede resultar muy útil para integrar

estos documentos es el sitio https://www.ilovepdf.com/es (o cualquier otra herramienta con la que el

estudiante esté familiarizado).

Finalmente, se plantea que la plataforma del Google Classroom – y otras cosas que ahí

vienen integradas como el Google Meet, Google Jamboard, etc., - sea un canal abierto de

comunicación entre los estudiantes y los profesores para conversar, discutir, etc. Cualquier punto que

no esté contemplado en este encuadre o cualquier cambio que se llegue a realizar al mismo, si la

situación o amerita, será discutido a través de estos canales.