Gabriel Ruiz Garzón

* Reflexionar sobre el azar y distinguir fenómenos aleatorios de
deterministas.
* Calcular probabilidades en espacios muestrales finitos.
* Aplicar correctamente el Teorema de Bayes.
* Definir  e interpretar el concepto de variable aleatoria.
* Dada una función de distribución de una v.a. discreta/continua, calcular
la función masa de probabilidad/ de densidad.
* Utilizar los diferentes modelos de probabilidad en aquellas situaciones en
las que expliquen el comportamiento estadístico de los experimentos en
cuestión.
* Dar una interpretación adecuada del Teorema Central del Límite.
* Comprender el papel fundamental del azar en la obtención de las muestras.
* Construir intervalos de confianza habituales en poblaciones normales.
* Interpretar adecuadamente el nivel de confianza.
* Asimilar la idea de hipótesis estadística y comprender en qué consiste un
procedimiento de contraste de hipótesis.

Unidad 1: Probabilidad.
1.1 Experimento aleatorios. Definiciones.
1.2 Algebra de sucesos. Propiedades.
1.3 Diversas concepciones de probabilidad.
1.4 Propiedades derivadas de la axiomática de Kolmogorov.

Unidad 2: Probabilidad condicionada.
2.1 Probabilidad condicionada. Propiedades.
2.2 Teorema del producto.
2.3 Sucesos dependientes e independientes.
2.4 Teorema de la probabilidad total.
2.5 Teorema de Bayes.

Unidad 3: Variables aleatorias y sus características.
3.1 Variable aleatoria: concepto y formalización.
3.2 Función de distribución. Propiedades.
3.3 Variables aleatorias discretas.
3.4 Variables aleatorias continuas.
3.5 Características de las variables aleatorias
3.5.1 Introducción.
3.5.2 Esperanza matemática. Propiedades.
3.5.3 Momentos.
3.5.4 Varianza y desviación típica. Propiedades.

Unidad 4: Algunos modelos probabilísticos discretos.
4.1 Introducción.
4.2 La distribución Binomial.
4.3 La distribución de Poisson.
4.3.1 Aproximación de Poisson a la distribución Binomial.

Unidad 5: La distribución Normal.
5.1 Introducción.
5.2 Definición y propiedades.
5.3 Distribución Normal tipificada.
5.4 Uso de tablas para el cálculo de probabilidades.
5.5 Teorema Central del Límite.
5.6 Aproximaciones mediante la distribución Normal.


Unidad 6: Introducción a la Inferencia Estadística y al Muestreo
6.1 Definiciones.
6.2 Introducción a la Teoría de Muestras.
6.3 Muestreos no probabilísticos.
6.4 Muestreos probabilísticos.
6.4.1 Muestreo aleatorio simple.
6.4.2 Muestreo aleatorio con reemplazamiento.
6.4.3 Muestreo estratificado.
6.4.4 Muestreo por conglomerados unietápico.
6.4.5 Muestreo por conglomerados con submuestreo.
6.4.6 Muestreo sistemático.
6.4.7 Muestreo bifásico.
6.5 Otros tipos de muestreo.
6.6 Métodos muestrales en el tiempo.


Unidad 7: La Administración y las Estadísticas.
7.1 El sistema estadístico en las Administraciones Públicas.
7.2 Las Estadísticas Demográficas.
7.2.1 Censos y Padrón.
7.2.2 Otras encuestas demográficas.
7.3 Las Estadísticas Económicas.
7.3.1 La Encuesta de Población Activa.
7.3.2 La Encuesta de Presupuestos Familiares.
7.3.3 El nuevo Índice de Precios de Consumo.
7.3.4 El Índice de Consumo Armonizado.
7.3.5 El Índice de Producción Industrial.
7.3.6 El Índice de Precios Industriales.
7.3.7 Otras encuestas económicas.
7.4 Las estadísticas sociales.
7.4.1 El Panel de Hogares.
7.4.2 Encuestas Turísticas.
7.5 Otras encuestas públicas.


Unidad 8: Muestreo en poblaciones normales.
8.1 Distribución chi-cuadrado de Pearson.
8.1.1 Distribución de la varianza muestral. Teorema de Fisher.
8.2 Distribución t de Student.
8.2.1 Distribución del estadístico media muestral.
8.2.2 Distribución de la diferencia de medias muestrales.
8.3 Distribución F de Fisher-Snedecor.
8.3.1 Distribución del cociente de varianzas muestrales.

Unidad 9: Estimación.
9.1 Estimación puntual paramétrica.
9.1.1 El método analógico.
9.1.2 El método de los momentos.
9.3 Estimador por intervalos de confianza.
9.3.1 Concepto de intervalo de confianza.
9.3.2 Método del pivote.
9.3 Intervalo para la media de una población normal.
9.3.1 Con varianza conocida.
9.3.2 Con varianza desconocida y muestra pequeña.
9.3.3 Con varianza desconocida y muestra grande.
9.4 Intervalo de confianza para la varianza.
9.5 Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones
normales independientes
9.5.1 Con varianzas conocidas.
9.5.2 Con varianzas desconocidas pero iguales y muestras pequeñas.
9.5.3 Con varianzas desconocidas pero distintas y muestras pequeñas.
9.5.4 Con varianzas desconocidas y muestras grandes.
9.6 Intervalo de confianza para la diferencia de medias de datos apareados y
muestras pequeñas.
9.7 Intervalo de confianza para la razón de varianzas con medias desconocidas.
9.8 Intervalos de confianza asintóticos.
9.8.1 Intervalo de confianza para la proporción.
9.8.2 Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones.

Unidad 10: Contrastes de hipótesis.
10.1 Introducción.
10.2 Pasos para la realización de un contraste.
10.3 Relación entre intervalos y contrastes.
10.4 Contrastes para la media de una población normal.
10.4.1 Con varianza conocida.
10.4.2 Con varianza desconocida y muestra pequeña.
10.4.3 Con varianza desconocida y muestra grande.
10.5 Contraste de confianza para la varianza de una población normal.
10.6 Contraste de confianza para las medias de dos poblaciones normales
independientes
10.6.1 Con varianzas conocidas.
10.6.2 Con varianzas desconocidas, iguales y muestras pequeñas
10.6.3 Con varianzas desconocidas, distintas y muestras pequeñas
10.6.4 Con varianzas desconocidas y muestras grandes
10.7 Contraste para la comparación de 2 medias de dos poblaciones normales
dependientes.
10.8 Contraste para las varianzas de dos poblaciones normales.
10.9 Contrastes asintóticos.
10.9.1 Contraste para la proporción.
10.9.2 Contraste para la igualdad de proporciones.

*  En el Aula de Informática, con una duración de un crédito, se impartirán
diversos contenidos de la asignatura. Las prácticas a desarrollar serán:
Práctica 1.- Simulación.
Práctica 2.- Modelos de distribuciones de Probabilidad.
Práctica 3.- Intervalos de confianza.
Práctica 4.- Contrastes de hipótesis.
Práctica 5.- Repaso.

•  Las prácticas se impartirán dentro del horario habitual de la
asignatura al finalizar el creditaje de la teoría y al final del
cuatrimestre.

•  En caso de que el número de alumnos apuntados a las prácticas
supere con creces la capacidad del aula de informática el profesor
podría aplicar la disposición vigésimocuarta de la Resolución del
VOIAE por la que se disponen las instrucciones para coordinar los
Planes de Ordenación Docente de Centros y Departamentos
2006/2007.


•  Los alumnos que no tengan la clave de entrada en los
ordenadores del Aula de Informática deben pasarse por
Conserjería para solicitarla y poder así hacer las prácticas
de la asignatura.

•  Los alumnos acudirán a las prácticas provistos de un
disquete donde guardar los datos de las prácticas realizadas.

CLASES TEÓRICAS
La presentación de los contenidos se realizará a través de
transparencias que se corresponden con los apuntes de la
asignatura depositados en la copistería y dentro del Aula
Virtual.

CLASES PRÁCTICAS
En el Aula de Informática, se impartirán diversos contenidos de la
asignatura usando el paquete estadístico Statgraphics.

Nº de Horas (indicar total): 150

• Clases Teóricas: 28  
• Clases Prácticas: 14  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 23  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 25  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 56  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 4  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

TIPO DE PRUEBAS
Cada examen constará de 8 a 10 preguntas de teoría de contestación breve y
de varios problemas (de 2 horas y media de duración) y un examen de
prácticas de ordenador (de media hora de duración).
Durante la realización de los exámenes se permitirá la utilización de
calculadoras, así como formularios (entregados por los profesores) y
tablas estadísticas oficiales.

CRITERIOS DE CORRECCIÓN DE LAS PRUEBAS
Se penalizará especialmente errores matemáticos graves tales, como por
ejemplo, divisiones por cero, trabajar con probabilidades, varianzas,
coeficientes de determinación, de correlación, valores de determinadas
variables, etc... fuera de su rango de variación  etc.

COMPONENTES DE LA CALIFICACIÓN FINAL Y PESO DE CADA UNA
Cada examen constará de 8 a 10 preguntas de teoría de contestación breve
(con una valoración del 20% de la nota global del examen), así como varios
problemas (con una valoración del 55% de la nota global del examen) y
un examen de prácticas de ordenador (con una valoración del 15% de la
nota global del examen).La realización y presentación, dentro de las fechas
límites que se establezcan, de relaciones de problemas aportarán el 10%
de la nota global.

BÁSICA DE TEORÍA
[1] BERENSON, M.L. Y OTROS. (2001) “Estadística para la Administración”. Ed.:
Prentice-Hall.
[2] GARCÍA RAMOS, J.A., RAMOS GONZÁLEZ, C. y RUIZ GARZÓN, G.
(2006) “Estadística Administrativa”. Ed.: Servicio de
Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
[3] LIND, D. A., MARCHAL, W. G. y WATHEN, S. A. (2005) “Estadística aplicada a
los negocios y a la Economía”. Ed.: McGraw-Hill.
[4] MARTÍN PLIEGO,  F. J. - RUIZ MAYA, L. (1995)  “Estadística I:
Probabilidad”. Ed.: AC.
[5] MARTÍN PLIEGO,  F. J. - RUIZ MAYA, L. (1995)  “Estadística II:
Inferencia”. Ed.: AC.
[6] NEWBOLD, P. (2000) “Estadística para los negocios y la Economía”. Ed.:
Prentice-Hall.
[7] PEÑA, D. (2001) “Fundamentos de Estadística”. Alianza Editorial


BÁSICA DE PROBLEMAS
[8] FERNÁNDEZ ABASCAL, H.; GUIJARRO, M.M.; ROJO, J.L.;SANZ, J.A. (1995).
Ejercicios de cálculo de probabilidades. Ed.: Ariel Economía.
[9] QUESADA, V.; ISIDORO, A.; LÓPEZ, L.A. (1990). Curso y ejercicios de
Estadística. Ed.: Alhambra.
[10] SPIEGEL, M. R. (1997). Estadística. Ed.: McGraw Hill.

BÁSICA DE PRÁCTICAS
[11] PÉREZ, César (1995). Análisis estadístico con Statgraphics. Técnicas
básicas. Ed.: RA-MA.