UNIDAD I.-
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
CONTINUA
VARIABLES
ALEATORIAS CONTINUAS
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE
ALETORIA CONTINUA
MEDIA Y VARIANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA
CONTINUA
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD T-STUDENT
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD GAMMA
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD BETA
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD 2 (JI CUADRADA)
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD F DE FISHER
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE WEIBULL
UNIDAD II.-
DISTRIBUCIONES MUESTRALES
LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
DE PROBABILIDADES
ANTECEDENTES
CARACTERISTICAS
CURVA NORMAL
EL MODELO MATEMATICO
AREAS BAJO LA CURVA
LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTANDARIZADA
MODELO DE ESTANDARIZACION
USO DE LAS TABLA DE LA DIST. NORMAL ESTANDAR
¿QUE
ES LA ESTADISTICA?
¿POR
QUE ESTUDIAR ESTADISTICA?
CONCEPTOS
BASICOS EN ESTADISTICA
INFERENCIA
ESTADISTICA
RAZONES
DEL MUESTREO
EL
MUESTREO ALEATORIO
METODOS
DE MUESTREO
OBJETIVO
DEL MUESTREO
¿ESTADISTICO=PARAMETRO?
TEOREMA
DEL LIMITE CENTRAL
DISTRIBUCIÓN
DE MUESTREO
DISTRIBUCIÓN
MUESTRAL PARA MEDIAS s
CONOCIDAS
DISTRIBUCION
MUESTRAL PARA, s
DESCONOCIDAS, A DISTRIBUCIÓN “T
DE STUDET”
CARACTERISTICAS
EL
ESTADISTICO DE PRUEBA
USO
DE TABLAS
DISTRIBUCIÓN
MUESTRAL PARA PROPORCIONES
APROXIMACIÓN
D/LA DIS. NORMAL
A LA BINOMIAL
EL
ESTADISTICO DE PRUEBA
DISTRIBUCION
MUESTRAL PARA UNA VARIANZA, LA DISTRIBUCION X2
CARACTERISTICAS
EL
ESTADISTICO DE PRUEBA
USO
DE TABLA
PROPIEDAD
REPRODUCTIVA DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
DISTRIBUCIONES
MUESTRALES PARA 2 POBLACIONES
ESTADISTICOS
DE PRUEBA PARA COMPARAR:
2
MEDIAS (m1-m2 ) DE POBLACIONES INDEPENDIENTES Y VARIANZAS CONOCIDAS
2
MEDIAS (m1-m2 ) DE POBLACIONES INDEPENDIENTES Y VARIANZAS DESCONOCIDAS PERO:
IGUALES
DIFERENTES
2
VARIANZAS ( VAR1/ VAR2), LA DISTRIBUCIÓN “F” DE
FISHER
CARACTERISTICAS
EL
ESTEDISTICO DE PRUEBA
USO
DE TABLAS
2 MEDIAS
(m1-m2) DE POBLACIONES DEPENDIENTES (PAREADOS)
2 PROPORNES(p1-p2)
UNIDAD
III.- ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
Los dos problemas que atiende la
estadística inferencial
Estimación (definición y conceptos a
utilizar)
Tipos de estimadores
Características de un buen estimador puntual
Estructura general de un Intervalo de
confianza
Interpretación de (1-α)
Intervalo de confianza para la media
de una población σ2 conocida - El
modelo
Error de estimación (los tres factores
que lo determinan)
Determinación de tamaño de la muestra
para medias
Intervalo de confianza. Para la
proporción, π de una población - El
modelo
Determinación del tamaño de la muestra
para proporciones
Intervalo de confianza. Para la media
de una población σ2 desconocida - El
modelo
Intervalo de confianza. Para la
varianza σ2 de una población – El modelo
UNIDAD IV.- PRUEBA DE HIPOTESIS (P. DE H.)
INTRODUCCIÓN
DEF. DE HIPOTESIS ESTADISTICA
TIPOS DE HIPOTESIS
CONSTRUCCIÓN DE HIPOTESIS (AGREGAR EJEMPLOS)
TIPOS DE PRUEBAS
EL ESTADISTICO DE PRUEBA
TIPOS DE ERRORES
PROCEDIMIENTO PARA LA P. DE H.
P. DE H. PARA MEDIAS s2
CONOCIDAS
P. DE H. PARA PROPORCIONES p
P. DE H. PARA LA
VARIANZA s2
P. DE H. PARA DOS PARAMETROS POBLACIONALES
P. DE H. P/LA DIFERENCIA ENTRE
DOS MEDIAS s12 , s22 CONOCIDAS
P. DE H. PARA LA DIFERENCIA ENTRE
DOS PROPORCIONES
P. DE H. PARA LA RAZON
DE DOS VARIANZA s12 ,
s22
P. DE H. P/LA DIFERENCIA ENTRE
DOS MEDIAS s12 , s22 DESCONOCIDAS
P. DE H. PARA LA DIFERENCIA ENTRE
DOS MEDIAS. DATOS PAREADOS
UNIDAD
V.- PRUEBAS NO PARAMETRICAS Y BONDAD DE AJUSTE
a)
PRUEBAS
NO PARAMETRICAS
-ASPECTOS GENERALES -TIPOS DE PRUEBAS (UN EJEMPLO DE CADA UNO)
b)
PRUEBAS
DE BONDAD DE AJUSTE
-ANTECEDENTES -PRUEBA χ2 -PRUEBA CON TABLAS DE CONTINGENCIA -PRUEBA DE KOLMOGOROV-SMIRNOV -PRUEBA DE ANDERSON-DARLING
c)
PRUEBAS NO PARAMETRICAS
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