Carmen D. Ramos González

Se pretende que el alumno/a sea capaz de:
- Conocer y manejar los diferentes modelos de variables aleatorias propios de
la Inferencia.
- Comprender el papel fundamental del azar en la obtención de las muestras.
- Conocer los procedimientos usuales de muestreo y desarrollar la capacidad
crítica necesaria para analizar los resultados de un muestreo.
- Distinguir entre estadístico, estimador y una estimación.
- Construir e interpretar adecuadamente intervalos de confianza habituales en
poblaciones normales.
- Asimilar la idea de hipótesis estadística y comprender en qué consiste un
procedimiento de contraste de hipótesis.
- Definir e interpretar el concepto de p-valor.
- Relacionar los intervalos de confianza y los contrastes.
- Distinguir entre contrastes paramétricos y no paramétricos, y elegir el
procedimiento adecuado.
- Aplicar los contrastes no paramétricos habituales.

Unidad 1: Introducción a la Inferencia Estadística
1.1 Concepto de población y muestra.
1.2 Inconvenientes asociados a la realización de un censo.
1.3 Clasificación de los procedimientos de la Inferencia Estadística.

Unidad 2: Introducción a la teoría de muestras.
2.1 Introducción.
2.2 Tipos de muestreos.
2.3 Tipos de muestreos no probabilísticos.
2.4 Tipos de muestreos probabilísticos.

Unidad 3:Distribuciones en el muestreo.
3.1 Parámetros poblacionales y estadísticos muestrales.
3.2 Distribuciones derivadas de la Normal.
3.3 Distribuciones de estadísticos muestrales en poblaciones normales.

Unidad 4: Estimación puntual paramétrica.
4.1 Introducción.
4.2 El problema de la estimación: la estimación puntual.
4.3 Propiedades de los estimadores puntuales.
4.4 Métodos de obtención de estimadores.

Unidad 5: Estimación por intervalos de confianza.
5.1 Introducción.
5.2 Intervalos de confianza de longitud mínima.
5.3 Método del pivote.
5.4 Intervalos de confianza en poblaciones normales.
5.5 Intervalos asintóticos.
5.6 Determinación del tamaño muestral.

Unidad 6: Contrastes de hipótesis.
6.1 Conceptos básicos.
6.2 Los errores de un contraste.
6.3 Metodología de Fisher para la realización de un contraste paramétrico.
6.4 Contrastes en poblaciones normales.
6.5 Contrastes para la proporción.
6.6 Relación con los intervalos de confianza.

Unidad 7: Contrastes de bondad de ajuste y tablas de contingencia.
7.1 Introducción.
7.2 Contrastes de bondad de ajuste.
7.3 Contraste de independencia.
7.4 Contraste de homogeneidad.

Unidad 8: Contrastes no paramétricos.
8.1 Introducción.
8.2 Contrastes de aleatoriedad.
8.3 Contrastes de localización.
8.4 Contrastes de comparación de dos poblaciones.
8.5 Contrastes de comparación de más de dos poblaciones.

En el Aula de Informática, con la duración total de un crédito, se
desarrollarán las siguientes prácticas:
Práctica 1: Modelos de distribuciones de probabilidad y simulación.
Práctica 2: Distribuciones en el muestreo.
Práctica 3: Intervalos de confianza.
Práctica 4: Contrastes de hipótesis.
Práctica 5: Ejercicios.

En las clases de teoría se presentarán los contenidos teóricos básicos de la
asignatura. Los conceptos estudiados se aplicarán a la resolución de cuestiones
y problemas en las clases prácticas, de los que, una parte de los mismos se
dejará como trabajo a realizar por parte del alumno/a. Los temas, relación de
cuestiones, relación de problemas, formularios y tablas que se utilizarán en
clase se proporcionarán a través del Campus Virtual y copistería. Además, en el
Aula de Informática y usando el paquete estadístico Statgraphics incidiremos en
determinados conceptos estudiados, así como se resolverán nuevos problemas (ver
detalle en el apartado de Actividades).

CRITERIOS DE EVALUACIÓN:
- Uso correcto de los conceptos y procedimientos estudiados.
- La precisión y corrección en los razonamientos empleados.
- La interpretación adecuada de los resultados obtenidos.
- Dominio del vocabulario específico de la materia.
TÉCNICAS DE EVALUACIÓN:
- Pruebas objetivas.
- Entrega de cuestiones y problemas resueltos por el alumno.
- Prácticas en el aula de informática.
SISTEMA DE CALIFICACIÓN:
Se realizará un examen eliminatorio al finalizar el cuatrimestre. Cada examen
constará de tres partes bien diferenciadas: varias preguntas de teoría de
contestación breve, varios problemas y preguntas a contestar empleando el
paquete estadístico Statgraphics. Durante la realización de los exámenes se
permitirá la utilización de calculadoras, así como formularios y tablas
estadísticas oficiales. Las preguntas de teoría suponen un 25% de la nota
global del examen, los problemas un 60% y las preguntas a resolver con el
paquete estadístico un 15%. La calificación del examen podrá mejorarse con la
entrega del alumno/a de cuestiones y problemas resueltos, cuya puntuación irá
en función de la dificultad de los mismos.

BÁSICA DE TEORÍA:
[1] CASAS, J.M. (1997). Inferencia Estadística (2ª edición). Ed.: Centro de
estudios Ramón Areces S.A.
[2] DURÁ PEIRÓ, J.M., LÓPEZ CUÑAT, J.M. (1992). Fundamentos de Estadística.
Estadística descriptiva y modelos probabilísticos para la inferencia. Ed.:
Ariel Economía.
[3] ESPEJO MIRANDA, I. Y OTROS (2002). Inferencia Estadística. Ed.: Servicio
de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
[4] MARTÍN PLIEGO,  F.J., RUIZ MAYA, L. (1995).  Estadística II: Inferencia.
Ed.: AC.
[5] MARTÍNEZ  DE LEJARZA, I., MARTÍNEZ DE LEJARZA, J. (1992).  Probabilidad y
modelos de estadística empresarial. Ed.: Gloria Puchades.

BÁSICA DE PROBLEMAS:
[1] CASAS SÁNCHEZ,J.M., GARCÍA PÉREZ, C. y otros (1998). Problemas de
Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ed.: Pirámide.
[2] FERNÁNDEZ DE TROCÓNIZ, A. (1993). Probabilidades. Estadística. Muestreo.
Ed.: Tebar Flores.
[3] GARCÍA PÉREZ, A. (1998) Problemas resueltos de estadística básica.
Educación permanente/Formación del profesorado. UNED.
[4] MULLOR R., FAJARDO, M.D. (2000). Manual práctico de estadística aplicada a
las Ciencias Sociales. Ed.: Ariel Practicum.
[5] QUESADA, V., ISIDORO, A., LÓPEZ, L.A. (1990). Curso y ejercicios de
Estadística. Ed.: Alhambra.
[6] SPIEGEL, M. R. (1997). Estadística. Ed.: McGraw Hill.

BÁSICA DE PRÁCTICAS DE ORDENADOR:
[1] FERNÁNDEZ PALACÍN, F. y otros (2000). Estadística Asistida
por Ordenador. Statgraphics Plus 4.1. Universidad de Cádiz.
[2] MARTÍN FERNÁNDEZ, S. y otros (2001). Guía completa de Statgraphics. Ed.:
Díaz de Santos.

AMPLIACIÓN:
[1] MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J., MONTERO LORENZO, J.Mª., RUIZ-MAYA PÉREZ, L.
(2005). Problemas de Inferencia Estadística (3ª Edición). Ed.:AC.
[2] RUIZ-MAYA PÉREZ, L., MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J. (2004). Fundamentos de
Inferencia Estadística (3ª Edición). Ed.:AC.