By MARIA PEREZ MARQUES
A continuación se presentan los estadísticos muestrales y su distribución en el muestreo, así como los teoremas base para los angeles construcción de intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.
En los temas siguientes se profundiza en los estimadores puntuales y sus propiedades (suficiencia, completitud, insesgadez, etc.) así como el muestreo en poblaciones normales y los teoremas correspondientes.
Una materia tratada extensamente son los intervalos de confianza. Se profundiza en el uso de los angeles función pivote, el método normal de Neyman y toda l. a. variedad de cálculo de intervalos de confianza en poblaciones normales y no normales.
Otra materia tratada extensamente son los contrastes de hipótesis. Se estudian los contrastes unilaterales, bilaterales, aleatorizados y l. a. dualidad con los intervalos de confianza. Se tratan también los contrastes de razón de verosimilitudes, las funciones de potencia y otras características avanzadas de los exams de hipótesis.
Adicionalmente se aborda l. a. inferencia bayesiana tratando el planteamiento del problema, las familias conjugadas de distribuciones, l. a. estimación bayesiana y los intervalos de confianza y contrastes de hipótesis bayesianas.
Finalmente se profundiza en los angeles inferencia no paramétrica mediante los contrastes de aleatoriedad, bondad de ajuste, independencia, homogeneidad, simetría y otros assessments típicos en l. a. estimación no paramétrica.
En cuanto a los angeles metodología, se inician los temas con los conceptos teóricios necesarios para posterioremente utilizarlos en l. a. resolución completa paso a paso de gran variedad de ejercicios que ilustran los conceptos y que permiten profundizar en l. a. comprensión de los mismos. Los ejercicios se presentan en orden creciente de dificultad para ayudar al tratamiento secuencial de los angeles materia.
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