CURSO : METODOS ESTADISTICOS
TRADUCCION : STATISTICAL METHODS
SIGLA : EYP2405
CRÉDITOS : 15
MÓDULOS : 03
REQUISITOS : EYP1026
CARÁCTER : MINIMO
DISCIPLINA : ESTADISTICA
I. DESCRIPCION
Este curso proporciona un conjunto de tecnicas para el manejo, descripcion, analisis y modelamiento de la
informacion, de manera que las conclusiones obtenidas tengan un grado de confiabilidad especificado. Una de
las mayores aplicaciones es en el metodo cientifico, que se basa en la formulacion de hipotesis que expliquen
hechos del mundo que nos rodea y la toma de observaciones que apoyen o invaliden dichas esas hipotesis.
II. OBJETIVOS
1. Estudiar y comprender los principales elementos conceptuales, a modo de abordar problemas mas
complejos.
2. Desarrollar las competencias esenciales para cursos de estadistica mas especializados.
III. CONTENIDOS
1. Introduccion
1.1. Modelos estadisticos.
1.2. Caso de una muestra aleatoria.
1.3. Ajuste empirico de distribuciones de probabilidad y de curvas.
1.4. Distribuciones y pivotes.
1.5. Distribuciones -cuadrado, t de Student y F de Snedecor.
2. Conceptos Basicos de Teoria Estadistica.
2.1. Funcion de verosimilitud y suficiencia.
2.2. Estimacion, tests, intervalos de confianza y problemas de decision.
2.3. El estimador maximo verosimil. Distribuciones a posteriori y su uso. Aplicaciones.
3. Propiedades de los Metodos de Estimacion.
3.1. Distribucion muestral de estimadores.
3.2. Sesgo y varianza.
3.3. Distribucion aproximada de algunos estimadores.
3.4. Estimador maximo verosimil: eficiencia asintotica e intervalos de confianza aproximados.
4. Tests de Hipotesis y Evaluacion de Bondad de Ajuste.
4.1. Formulacion de Neyman-Pearson.
4.2. Valor-P. Formulacion Bayesiana. Optimalidad de tests.
4.3. Dualidad entre tests e intervalos de confianza.
4.4. Tests generalizados de razon de verosimilitud.
4.5. Comportamiento asintotico y aplicaciones.
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FACULTAD DE MATEMATICAS / Diciembre 2012
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5. Analisis de varianza.
5.1. Comparacion de dos muestras.
5.2. Muestras independientes versus muestras pareadas.
5.3. Metodos basados en la distribucion normal y metodos no-parametricos.
5.4. Extension a k muestras.
5.5. Comparaciones multiples. Test de Kruskal-Wallis.
5.6. Caso de dos factores.
5.7. Dise?o en bloques. Test de Friedman.
6. Regresion Multiple.
6.1. Regresion lineal simple.
6.2. Propiedades estadisticas de los estimadores de minimos cuadrados.
6.3. Evaluacion de la calidad del ajuste.
6.4. Enfoque matricial.
6.5. Extension a varias variables.
6.6. Propiedades estadisticas de los estimadores.
6.7. Tests e intervalos de confianza.
7. Otros Metodos.
7.1. Elementos de series cronologicas y de analisis de datos categoricos.
IV. METODOLOGIA
- Clases expositivas.
- Clases de ejercicios practicos.
V. EVALUACION
- Pruebas.
- Examen.
- Proyectos.
VI. BIBLIOGRAFIA
De Groot, M. Probabilidad y Estadistica. Mexico, Mc Addison Wesley
Iberoamericana, 1988.
Devore, J. L. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, 2? Ed.
California, Brooks/Cole, 1987.
Pe?a, D. Estadistica, Metodos y Modelos. Tomos I y II. 2? Ed. Revisada.
Madrid, Alianza Universidad, Textos Madrid, 1992.
Rice, J. A. Mathematical Statistics and Data Analysis. 2? Ed. Wadsworth,
1994.
Scheaffer, R. L. & J. T. Mc Clave Probability and Statistics for Engineering. 3? Ed. Boston, FWS
Kent, 1990.
Vardemann, S. Statistics for Engineerinng Problem Solving. PWS Publishing Co,
1994.
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