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Subject code : 68902091
Los datos obtenidos de procesos aleatorios como los experimentos suelen ser tan numerosos que para extraer cualquier información útil necesitamos primero organizarlos y presentarlos de manera adecuada. La Estadística Descriptiva pone a nuestra disposición diversas metodologías y herramientas para ello.
En este módulo, se introducen los tipos de variables estadísticas y las tablas o distribuciones de frecuencias, que recogen de manera ordenada y simplificada los datos recogidos. A continuación, se explican algunas de las representaciones gráficas más usuales y se definen e interpretan los principales parámetros estadísticos de centralización y dispersión. Finalmente, se estudia la descripción de datos que incluyen valores en varias variables y cómo se puede analizar la relación entre ellas.
Uno de los objetivos del análisis estadístico es estudiar las características de una población a través de la recogida y análisis de datos de una pequeña muestra. Para ello, necesitamos primero una base teórica y formal que permita modelar matemáticamente los fenómenos y experimentos aleatorios. Este conexto lo proporciona la rama de las matemáticas conocida como Teoría de la Probabilidad.
Este módulo comienza presentando los espacios de probabilidad desde un punto de vista axiomático, se deducen las principales propiedades y se analizan conceptos fundamentales como la independencia de sucesos y la probabilidad condicionada. A continuación, se introduce y estudia en profundidad el concepto de variable aleatoria en una y varias dimensiones, y finalmente se presentan y contextualizan algunas de las distribuciones de probabilidad discretas y continuas más importantes.
La inferencia estadística trata de obtener información sobre la distribución de probabilidad que modela la población a través de las conclusiones obtenidas del análisis de una muestra suya. Esta información puede referirse a los valores de ciertos parámetros desconocidos de la distribución, como la media o la desviación típica, o a la propia naturaleza de la distribución.
El módulo comienza con la introducción del concepto de estadístico y el estudio de las distribuciones en el muestreo. A continuación, se presentan técnicas de estimación que permiten, a partir de una muestra, dar las mejores estimaciones posibles de los parámetros poblacionales, así como los llamados Tests de Hipótesis. Finalmente, se introduce una técnica fundamental en el diseño de experimentos como es el Análisis de la Varianza, y se aplican conceptos de capítulos anteriores al estudio de modelos de regresión.