Seminario de estadistica matematica

Curso

En Xalapa

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Xalapa

  • Inicio

    Fechas disponibles

Este curso proporciona los fundamentos de teoría asintótica de la estadística para estudiar tópicos avanzados de la metodología estadística. Estos tópicos son centrales tanto en la estadística teórica como en la aplicada. Se estudian temas asociados a la estimación por máxima verosimilitud, pruebas de cocientes de verosimilitudes, estimación no paramétrica y el bootstrap. El objetivo del curso es revisar de manera introductoria los conceptos de la teoría asintótica de la estadística sin un nivel sofisticado de matemáticas, sólo el cálculo avanzado es el requisito necesario.

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 con apoyo tecnológico. Aprendizaje basado en problemas Retroalimentación. Solución de ejercicios en clase. Tareas para estudio independiente. Implementación de soluciones con paquetes estadísticos como S-Plus o R.

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Distribución
  • Estadística
  • Metodología
  • Matemáticas
  • Cálculo
  • Matemáticas administrativas
  • Matemática financiera
  • Matemáticas y ciencias
  • Matemáticas aplicadas
  • Investigación de mercados
  • Estadísticas

Programa académico


Modos de Convergencia:
Convergencia en probabilidad, convergencia en distribución, convergencia casi segura.
El Teorema Central del Límite. El método Delta. Teorema del Límite Central para variables dependientes.
Teoría de muestras grandes. Teorema de Slutsky. La ley fuerte de los grandes números. Consistencia de estimadores. Normalidad asintótica de los estimadores de máxima verosimilitud.
Estimación y prueba de hipótesis eficiente: la cota de Cramer-Rao. Información de Fisher. Eficiencia. Eficiencia asintótica. Normalidad asintótica. Intervalos de confianza, Distribución asintótica del cociente de verosimilitudes.
Estimación no paramétrica. Estadísticas U. Estimación de densidad. Teoría asintótica del bootstrap.


Cálculo de distribuciones límite de estimadores.
Cálculo de distribuciones límite de estadísticos de prueba.
Cálculo de consistencia de estimadores.
Cálculo de errores estándar asintóticos de estimadores.
Cálculo de eficiencias relativas de estimadores.
Cálculos asintóticos de errores estándar estimados con bootstrap.

Información adicional

Si obtiene un mínimo de 60% en la evaluación de desempeño y si cumple con el requisito de asistencias NOTA: Información complementaria en doc. impreso

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