Inferencia estadística

Curso

En Xalapa

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Xalapa

  • Inicio

    Fechas disponibles

Esta experiencia se localiza en el Área de formación disciplinar (4 hrs. teóricas y 2 prácticas, 10 créditos), bajo la suposición de que en la Estadística, los análisis de datos en estudios metodológicos y científicos requieren el uso de la inferencia que permita lograr conclusiones más contundentes, es indispensable para el estudiante ubicar y reconocer los métodos de estimación (puntual y de intervalo), pruebas de hipótesis y la creación de métodos novedosos de estimación, al reconocer la diversidad de problemas con una actitud creativa y responsable.
Realizando un recorrido por el proceso de análisis inferencial, que permiten formar las habilidades para el uso de esta importante disciplina. NOTA: Información complementaria en documento impreso

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Xalapa (Veracruz)
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Lomas Del Estadio S/N, Zona Universitaria

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Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Acerca de este curso

Exposición de las temáticas programadas. Lecturas analíticas Uso de paquetes informáticos relacionado con la EE Uso de evaluaciones parciales y finales

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Actitud
  • Créditos
  • Análisis de datos
  • Inversión
  • Distribución
  • Estadística
  • Inferencia
  • Conceptos
  • Estimación
  • Teoremas

Programa académico


-Inferencia estadística
Modelos paramétricos y no paramétricos. Conceptos fundamentales de inferencia estadística paramétrica.
-Estimación Puntual
Sesgo y error cuadrático medio. Estimadores insesgados. Eficiencia relativa. Consistencia. Suficiencia y suficiencia mínima. Teorema de Lehmann-Scheffé. Teorema de Rao-Blackwell. Estimación insesgada de mínima varianza. Cota de Cramer-Rao.
-Técnicas de Estimación
Estimación mediante el método de momentos. Estimación de máxima verosimilitud (MV): La función de verosimilitud, estimadores de MV. Propiedades de los estimadores de MV y su comportamiento asintótico. Modelos con varios parámetros. Información de Fisher. Familias exponenciales.

Prueba de Hipótesis
Hipótesis estadísticas. Errores tipo I y tipo II. Potencia de una prueba. Lema de Neyman-Pearson. Pruebas uniformemente más potentes.
Pruebas basadas en la función de verosimilitud: prueba de Wald, prueba de score, prueba de la razón de verosimilitudes. Pruebas de significancia. Valores p.

Estimación por Intervalo
Nivel de confianza, cobertura de un intervalo de confianza. Métodos para construir intervalos: Inversión de una estadística de prueba. Cantidades pivotes.

Inferencia Bayesiana
Distribución previa y distribución posterior. Inferencia basada en la distribución posterior. Cálculos bayesianos. Factores de Bayes.


Aplicará apropiadamente los métodos inferenciales en situaciones especificas requeridas.

Reconocerá y utilizará apropiadamente los estimadores y las técnicas de estimación estudiadas.

Determinará a partir de las pruebas de hipótesis estadísticas propuestas la mejor opción adecuada a las necesidades especificas de problemas diversos.

Aplicará apropiadamente en los paquetes computacionales estadísticos los métodos inferenciales.

Información adicional

Deberá haber presentado con suficiencia cada evidencia de desempeño, es decir, que en cada una de ellas haya obtenido cuando menos el 60%.

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