Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2015) 2025-1

Quinto Semestre, Inferencia Estadística

Grupo 9184, 82 lugares. 81 alumnos.
Profesor José Antonio Perusquía Cortés lu mi vi 11 a 12 O223
Ayudante Guadalupe Jiménez Villanueva ma ju 11 a 12 O223
Ayudante Pedro Axel Méndez López ma ju 11 a 12
Ayudante Daniela Domínguez de la O ma ju 11 a 12
 

Objetivo

El objetivo principal del curso es proporcionar a los estudiantes los elementos necesarios para comprender y aplicar los principios básicos de la Estadística, entre los que destacan:

  1. Métodos para la descripción estadística de los datos.
  2. Principios de la estimación paramétrica y las principales propiedades de los estimadores.
  3. Métodos para hacer estimaciones por intervalos.
  4. Conceptos relacionados con la elaboración de hipótesis estadísticas.

Temario

El temario del curso se divide en los siguiente temas

  1. Introducción a la estadística
  2. Estadística descriptiva
  3. Estimación puntual
  4. Estimación por intervalos
  5. Pruebas de hipótesis

Página del curso

https://joseperusquia.github.io/inference.html

Algunas referencias recomendadas

  1. Casella, G. and Berger, R. L. (2002). Statistical Inference. 2nd Edition. Duxbury Press.
  2. Alamilla, J., Naranjo, L., Fuentes, R., Chávez, M. (2019). Inferencia estadística para estudiantes de Ciencias.
  3. Hogg, R. V. and Craig, A.T. (1995). Introduction to Mathematical Statistics. 5th Edition. New Jersey. Prentice-Hall.
  4. Mood, A. M., Graybill, F. A. and Boes, D.C. (1974). Introduction to the Theory of Statistics. 3rd Edition. New York. McGraw-Hill.
  5. Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison Wesley.

Evaluación

La evaluación consistirá de los siguientes elementos:

  1. 4 tareas (una por cada tema del curso) que equivalen al 30% de la calificación final e incluyen actividades a realizarse en DataCamp. Las actividades serán individuales y las tareas podrán realizarse en equipos de máximo 3 personas.
  2. 3 exámenes que equivalen al 70% de la calificación final.

Las tareas tendrán ejercicios computacionales para los cuales se podrá hacer uso de R, Python o el lenguaje de programación de su elección. Sin embargo, durante el curso se hará uso de R como software principal.

Es importante tener en cuenta que de presentar al menos un examen parcial no se entregará la calificación de NP y sólo habrá derecho a una reposición.

 


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