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Objetivo |
Contenido |
Horas Teóricas |
Horas Prácticas |
Horas E-learning |
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1. Comprender Y Aplicar Los Conceptos Y Distribución De La Estadística Descriptiva Y Los Utilizados En La Teoría De Probabilidades. |
1. Presentación Y Descripción De Datos: Distribuciones De Frecuencia; Representación Gráfica; Identificación De Distribuciones (Moda, Media, Mediana, Recorrido, Varianza, Coeficiente De Variación) 2. Experimento Aleatorio: Espacio Muestral, Evento O Suceso; Definición De Probabilidad; Espacios Muestrales Finitos; Repaso De Análisis Combinatorio: Principio De Multiplicación, Principio De Suma, Permutaciones, Probabilidad Hipergeométrica; Probabilidad Condicional: Teorema De Multiplicación, Probabilidad Total, Teorema De Bayes; Sucesos Independientes. |
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2. Identificar Y Aplicar Las Distribuciones Principales De Variables Aleatorias Discretas Y Continuas. |
1. Variables Aleatorias Unidimensionales: Variables Discretas (Función De Cuantía Y Función De Distribución); Variables Continuas (Función De Densidad Y Función De Distribución); Funciones De Variables Aleatorias. 2. Algunas Variables Aleatorias Discretas: Bernoulli, Binomial, Hipergeométrica, Multinomial, Geométrica, Poisson, Binomial Negativa. 3. Algunas Variables Aleatorias Continuas: Uniforme, Gamma, Exponencial, Chi-Cuadrado, Normal, Comparación De Algunas Distribuciones. |
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3. Conocer Los Fundamentos Y Campos De Acción De La Inferencia Estadística. |
El Concepto De Inferencia Estadística: Los Problemas De La Inferencia Estadística, Estimación Y Verificación Estadísticas, La Inferencia Estadística Y La Teoría De Decisiones. |
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4. Comprender Y Aplicar El Test De Hipótesis Y La Verificación Estadística. |
Test De Hipótesis Paramétricos Y Verificación Estadística: Conceptos Básicos, Errores Tipo I Y Ii, Función De Potencia, Lema De Neyman-Pearson, Pruebas Uniformemente Más Potentes, Pruebas Sobre Medias, Varianzas Y Proporciones. |
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5. Comprender Y Aplicar El Muestreo Aleatorio Y Los Procedimientos De Estimación. |
1. Muestreo Aleatorio: Muestra Aleatoria, Distribuciones Exactas En El Muestreo, Distribuciones Para Muestras Grandes. 2. Estimación Puntual En Parámetros: El Concepto De Estimador, Propiedades Deseables De Los Estimadores, Métodos De Estimación Puntual, Método De Los Momentos, Método De La Máxima Verosimilitud. 3. Estimación Por Intervalo: Intervalos De Confianza Para Medias, Varianzas, Diferencias De Medias Y Razón De Varianzas En El Caso De Distribuciones Normales; Intervalos De Confianza Para Muestras Grandes; Otro Método De Construcción Para Intervalos Confidenciales. |
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