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TEMA 1.- INTRODUCCION
1. Estadística Descriptiva.
1.1 Conceptos generales: población, muestra; muestreo aleatorio simple, muestreo
estratificado; variable estadística; tipos de variables: cualitativa, cuantitativa (discreta,
continua); agrupación en intervalos. Tablas y gráficos. Tablas de frecuencias.
Gráficos estadísticos: diagrama de barras, histograma, polígono de frecuencias,
gráfico de sectores.
1.2 Medidas de centralización: media, mediana, moda.
1.3 Medidas de dispersión: varianza, desviación típica, cuasivarianza, cuasidesviación
típica, coeficiente de variación.
1.4 Medidas de posición: cuartiles, percentiles; rango intercuartílico. Diagrama de caja y
bigotes, identificación de datos atípicos.
1.5 Medidas de forma: asimetría y curtosis.
2. Fundamentos de probabilidad; variables aleatorias.
2.1 Probabilidad de un suceso; propiedades. Interpretación en términos de la Ley de los
Grandes Números.
2.2 Operaciones con sucesos: unión, intersección, suceso contrario; probabilidad
condicionada.
2.3 Variable aleatoria discreta y continua. Función de densidad y de distribución;
propiedades.
2.4 Media, varianza, desviación típica de una variable aleatoria.
2.5 Variables continuas más utilizadas: normal, exponencial, t de Student, Chicuadradado, F de Snedecor.
3. Inferencia estadística.
3.1 Distribución de estadísticos maestrales: media, cuasivarianza, diferencia de medias,
etc. Estimación puntual y por intervalos. Ejemplo con la media poblacional, en el
caso de población normal. Comparación de poblaciones. Análisis bootstrap.
3.2 Contraste de hipótesis: hipótesis nula y alternativa, contrastes unilaterales y
bilaterales; noción de p-valor; errores tipo I y II, potencia de un contraste; ejemplo
con la media poblacional, en el caso de población normal. Comparación de
poblaciones.
3.3 Contrastes no paramétricos: independencia; bondad de ajuste; normalidad;
aleatoriedad. Tests sobre la mediana; tests de comparación entre poblaciones.
3.4 Transformaciones: lineales, Box-Cox para conseguir normalidad, etc.