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Temario
El temario está incluido en la guía docente.
Con un poco más de detalle, es el siguiente:
- Estadística
descriptiva: Tablas estadísticas
Representaciones gráficas. Algunos estadísticos.
Regresión lineal.
- Modelos de
probabilidad (parte I): Espacio muestral.
Función de probabilidad. Probabilidad condicionada.
Sucesos independientes Cálculo de probabilidades.
- Modelos de
probabilidad (parte II): Variables aleatorias
discretas y continuas. Esperanza y varianza de una
variable aleatoria Independencia. Modelos de
probabilidad más comunes.
- Estimación puntual:
Parámetros y estimadores. Estimadores insesgados.
Métodos de construcción de estimadores.
- Intervalos de
confianza: Poblaciones normales. Otras
poblaciones. Mínimo tamaño muestral.
- Contrastes de
hipótesis: Conceptos básicos. Contrastes de
hipótesis más frecuentes. Contrastes ji cuadrado.
El horario de las clases es lunes y martes de 16:30 a 17:30
y miércoles de 16:30 a 18:30 en el aula 00 302.
En la página de la facultad está el horario
detallado.
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Apuntes
Ocasionalmente se pondrá material propio para ayuda en el
estudio de la asignatura. Véase la sección de enlaces para material
docente externo.
El temario de la asignatura está incluido en el libro del
profesor Julián de la Horra:
- Estadística aplicada. Díaz de Santos (2003).
Excepto en las primeras ediciones, el libro de Julián de la
Horra tiene los ejercicios resueltos.
Material complementario (voluntario)
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| Láminas para comparar los diagramas de barras y la representación por áreas. ¿Eres capaz de adivinar todos con un vistazo?
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Con un ejemplo basado en los datos originales la ley de Boyle-Mariotte se ilustra el peligro del abuso de la regresión lineal.
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¿Cómo deducir la ley de
los gases perfectos? ¿Y la distribución de Boltzmann? ¿Se puede hallar
la velocidad de media de las moléculas de un gas? En estas notas
se explica todo esto a partir de nociones básicas de probabilidad.
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Si la mediana te parece
una manera muy rara de promediar que nunca puede reemplazar a la media,
seguramente te resulte interesante ver una aplicación tan espectacular
como ésta.
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Algunos gráficos mostrando la aproximación de la distribución binomial por la normal y la de Poisson.
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Una simulación hecha con este código
SAGE que muestra cómo se acerca la probabilidad a la solución del
problema 3 del segundo parcial para un número grande de experimentos:
desde 1000 hasta 5000, 10000 y 100000.
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Ejercicios
Las siguientes hojas de problemas completarán los problemas
señalados en el temario.
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Exámenes
Fecha del examen final: Consúltese la convocatoria
oficial
Habrá tres exámenes parciales (controles) de una hora de
duración. Las fechas previstas son:
Temario para el primer parcial: Hasta la clase del 20 de febrero incluida.
Temario para el segundo parcial: Hasta la distribución de Poisson incluida.
Criterios de corrección para el segundo parcial.
Temario para el tercer parcial: El temario comprende lo visto en clase entre la distribución de Poisson (sin incluir) y el final del curso.
·El día 16 de mayo pueden examinarse del primer parcial los que no se
presentaran o tuvieran una nota menor o igual que 5. El examen será en
el aula de clase y no tendrá extensiones sobre la hora porque hay otra
clase después. Sed puntuales. Se conservará siempre la nota mayor. enunciado.
·El día 17 de mayo pueden examinarse del segundo parcial TODOS los que
lo deseen, independientemente de su calificación anterior. El examen
será en dos aulas como otra veces. Se conservará siempre la nota mayor. enunciado.
Esencialmente hay dos maneras de aprobar:
1) Con media de los parciales mayor o igual que 5 (en ese
caso no es obligatorio hacer el examen final).
2) Con 0.2P+0.8F mayor o igual que 5, donde P es la media de
los parciales y F la calificación del examen final.
Los puntos por salir a la pizarra se añaden a la nota final.
Quien lo desee, puede presentarse al examen final (ordinario) para subir
nota aunque esté aprobado por parciales.
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Enlaces
Generales:
De la asignatura:
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