Dr. D. Héctor Ramos Romero
D. Antonio Peinado Calero
Dr. D. Alfonso Suárez Llorens
Dª Cecilia Valverde Cabeza
Dr. D. Miguel Ángel Sordo Díaz

* Proporcionar al alumno los elementos suficientes para el manejo de grandes
colectivos de datos.
* Ofrecer una idea clara y precisa sobre los conceptos de probabilidad y
variable aleatoria.
* Introducir al alumno en los principales modelos de distribuciones de
probabilidad.
* Iniciar al alumno en los procedimientos de la Estadística Inferencial.
* Introducir al alumno en los contrastes de hipótesis como procedimiento de la
inferencia estadística y en el modelo de regresión simple.

PROGRAMA DE TEORÍA

CAPÍTULO 0.- INTRODUCCIÓN

CAPÍTULO I.- PROBABILIDAD
TEMA 1.- Introducción al concepto de probabilidad.
TEMA 2.- Probabilidad condicionada.

CAPÍTULO II.- VARIABLES ALEATORIAS
TEMA 3.- Variables aleatorias.
TEMA 4.- Características de las variables aleatorias.
TEMA 5.- Vectores aleatorios.

CAPÍTULO III.- ALGUNOS MODELOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
TEMA 6.-  La distribución Normal.
TEMA 7.-  Distribuciones asociadas al proceso de Bernoulli.
TEMA 8.-  Distribuciones asociadas al proceso de Poisson.
TEMA 9.-  Otros modelos probabilísticos.

CAPÍTULO IV.- FUNDAMENTOS DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN
TEMA 10.- Introducción a la teoría de muestras.
TEMA 11.- Estimación paramétrica.
TEMA 12.- Distribuciones de los estimadores
TEMA 13.- Estimación por intervalos de confianza en poblaciones
normales.

CAPÍTULO V.- CONTRASTES DE HIPÓTESIS
TEMA 14.- Metodología del contraste de hipótesis.
TEMA 15.- Contrastes paramétricos para una y dos poblaciones.
TEMA 16.- Contrastes no paramétricos.

CAPÍTULO VI.- ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES
TEMA 17.- Variables estadísticas bidimensionales.
TEMA 18.- Regresión y correlación simple.
TEMA 19.- El modelo de regresión simple


PROGRAMA DE PRÁCTICAS

Tema P1.- SÍNTESIS DE LA INFORMACIÓN.
Tema P2.- MEDIDAS DE POSICIÓN O TENDENCIA.
Tema P3 .- MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
Tema P4.- DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
Tema P5.- INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS.
Tema P6.- CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS.
Tema P7.- ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES.

Con carácter general, la formalización de los conceptos estará precedida de un
número suficiente de ejemplos comentados.
Se intercalarán problemas y ejercicios resueltos durante el desarrollo de las
clases con objeto de afianzar los conocimientos adquiridos.
Con carácter general, la formalización de los conceptos estará precedida de un
número suficiente de ejemplos comentados.
Se intercalarán problemas y ejercicios resueltos durante el desarrollo de las
clases con objeto de afianzar los conocimientos adquiridos.
Se desarrollarán 4 créditos en sesiones de 2 horas de prácticas con ordenador
en grupos de 25-30 alumnos. Con el manejo de software estadístico específico
los alumnos resolverán de forma alternativa alguna de las cuestiones expuestas
en las clases teóricas, y completarán aquellos puntos del programa de la
asignatura que por su complejidad operativa así viene aconsejado.

Se realizarán dos exámenes parciales (primer parcial: temas 1 a 9; segundo
parcial: temas 10 a 19).
Cada parcial constará de parte teórica y práctica y para poder superar el
parcial será necesario obtener una calificación superior a 5.
Para aprobar la asignatura es necesario superar los dos parciales o que la
calificación media de los dos exámenes sea superior o igual a cinco, siempre
que la calificación de los parciales sea igual o superior a 4’5.
En el caso de suspender alguno de los parciales o lo dos,  se podrá presentar a
la convocatoria oficial de junio sólo con la parte suspensa.
Si no se superase la asignatura tampoco en la convocatoria de junio, para las
siguientes convocatorias de septiembre, febrero y diciembre si tuviese derecho,
el alumno deberá examinarse de toda la materia.

Todas las pruebas de evaluación que se realicen durante el curso se puntuarán
de 0 a 10 y para superarlas será necesario obtener al menos un 5

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:
* RAMOS ROMERO, H.M. (1997): Introducción al Cálculo de Probabilidades.
Grupo Editorial Universitario.
* RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L. (2005): Fundamentos de
Inferencia Estadística. Thomson Editores.


BIBLIOGRAFÍA DE PROBLEMAS:
* MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ, L.(2005):
Problemas de Inferencia Estadística. Thomson Editores.
* MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ, L.(2006):
Problemas de Probabilidad. Thomson Editores.
* BARÓ LLINÁS, J. Estadística descriptiva. Ed. Parramón.
* BARÓ LLINÁS, J. (1987)  Cálculo de Probabilidades. Ed. Parramón.
* BARÓ LLINÁS, J. (1989)  Inferencia estadística. Ed. Parramón.
* CUADRAS AVELLANA, C. M. (1989): Problemas de Probabilidades y Estadística.
Vol. 2. Ed. PPU.
* CUADRAS AVELLANA, C.M. (1990): Problemas de Probabilidades y Estadística.
Vol. 1: Probabilidades. Ed. PPU.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:
* RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L. (2006): Fundamentos de
Probabilidad. Thomson Editores.
* MARTÍN PLIEGO, F.J. (2004): Introducción a la Estadística Económica y
Empresarial (Teoría y práctica). Thomson Editores.
* HERMOSO GUTIÉRREZ, J.A. y HERNÁNDEZ BASTIDA, A. (1995): Curso de Estadística
Económica. Editorial Némesis.
* PÉREZ SUÁREZ, R. (Coordinador) (1993):  Análisis de datos Económicos
I. Métodos Descriptivos. Ediciones Pirámide, S.A.
* PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, D. (1991): Estadística. Modelos y métodos. 1.
Fundamentos. Alianza Universidad Textos.
* PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, D. (1989): Estadística. Modelos y métodos. 2.
Modelos lineales y series temporales. Alianza Universidad Textos.