ESTADÍSTICA II

Cronograma

Unidad 1 . Inferencia Estadística con Muestras Grandes

• Resumen
• El objetivo de la estadística, la inferencia
• Tipos de estimadores
• Evaluación de la bondad en un estimador puntual
• Evaluación de un estimador por i ntervalo
• Estimación puntual de la media de una población
• Estimación por intervalo de la media de una población
• Estimación con muestras grandes
• Estimación de la diferencia de dos medias
• Estimación del parámetro de una población binomial
• Estimación de la diferencia entre 2 proporciones
• Selección del tamaño de muestra
• Prueba estadística de una hipótesis
• Pruebas estadísticas con muestras grandes
• Algunos comentarios sobre la teoría de pruebas de hipótesis
• Resumen

Unidad 2 . Inferencia con Muestras Pequeñas

• Introducción
• La distribución “t de Student”
• Inferencias con muestras pequeñas para la media de una población
• Inferencias con muestras pequeñas para la diferencia entre dos medias
• Una prueba para diferencias apareadas
• Inferencias acerca de la varianza de una población
• Comparación de las varianzas de dos poblaciones
• Resumen

Unidad 3 . Análisis de Decisiones

• La población y la muestra
• Certidumbre e incertidumbre
• Análisis del problema de decisión
• Decisiones de valor monetario esperado
• Justificación de las decisiones de valor monetario esperado
• El impacto económico de la incertidumbre
• Toma de decisiones incluyendo información muestral
• Otros temas en el análisis de decisiones
• Resumen

Unidad 4 . Regresión Lineal y Correlación

• Introducción
• Un modelo probabilístico lineal simple
• El método de mínimos cuadrados
• Cálculo de S2, un estimador de O2
• Inferencias relativas a la pendiente ß1 de una recta
• Estimación de E(y/x), el valor esperado de “y” para un valor dado de “x”
• Predicción de un valor particular de “y” para un valor dado de “x”
• Coeficiente de correlación
• La aditividad de sumas de cuadrados
• Resumen

Unidad 5 . Regresión Múltiple

• Introducción
• Modelos estadísticos lineales
• Mínimos cuadrados para un modelo de predicción en varias variables
• Solución a las ecuaciones de mínimos cuadrados
• Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis para los parámetros
• El problema de estimadores correlacionados: multicolinealidad
• Determinación de la bondad del ajuste de un modelo
• Prueba de la utilidad de un modelo de regresión
• Uso de la ecuación de predicción para estimación y predicción
• Algunos comentarios sobre la formulación de un modelo
• Construcción de modelos: Prueba de una parte del modelo
• Un resumen de procedimientos para regresión múltiple
• Ejemplos resueltos
• Resumen