Seminario de estadistica matematica

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.