Contenidos
Tema 1. Teoría de la probabilidad:
La probabilidad y el cálculo de probabilidades.
Probabilidad condicionada.
Teoría combinatoria. (Ejercicios)
Variable aleatoria: Concepto, tipos de variables aleatorias y medidas características.
Tema 2. Modelos de probabilidad discretos
Distribuciones asociadas a experimentos de Bernoulli.
Distribuciones asociadas a experimentos de Poisson.
Distribuciones asociadas al muestreo y modelos de urnas.
Tema 3. Modelos de probabilidad continuos
Distribución uniforme
Ley de Pareto
Distribución exponencial.
Distribución normal.
Distribuciones derivadas de la normal: Chi- cuadrado de Pearson, t de Student, F de Fisher-Snedecord.
Simulación de distribuciones.
Tema 4. Inferencia estadística.
Fundamentos de inferencia estadística: población y muestra.
Métodos de muestreo.
Distribuciones en el muestreo asociadas a poblaciones normales.
Tema 5. Teoría de la estimación.
Estimación puntual.
Concepto de estimador y propiedades deseables
Métodos de estimación puntual.
Estimación por intervalos de confianza en poblaciones normales
Introducción a la inferencia bayesiana.
Tema 6. Contrastes de hipótesis
Concepto de contraste de hipótesis.
Contrastes paramétricos y no paramétricos
Contrastes para la media en poblaciones normales.
Contraste para la varianza en poblaciones normales.
En el curso de estadística II los alumnos del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) aprenden teoría de la probabilidad y a trabajar con variables aleatorias discretas y continuas. En el curso se revisan las distribuciones de probabilidad discretas y continuas más importantes. Además, el curso incluye una introducción a la inferencia en la que se estudia como concepto y se revisan las diferentes técnicas de estimación puntual y por intervalos, así como la contrastación de hipótesis.