Profesorado

Dr. D. Miguel Angel Sordo Díaz
Dr. D. Alfonso Suárez Llorens

Competencias

Competencias transversales/genéricas

- Capacidad de análisis y síntesis.
- Capacidad de gestión de la información.
- Capacidad de organización y planificación
- Capacidad de expresión en lenguaje estadístico y matemático tanto en
forma
oral como escrita.
- Enfrentarse a la resolución de problemas.
- Efectuar con pericia la toma de decisiones.
- Desarrollar un razonamiento crítico.
- Desempeñar trabajo en equipo.
- Aprender de forma autónoma y autosuficiente.
- Capacidad de aplicación la formación adquirida a situaciones
prácticas.
- Habilidad para trabajar de forma autónoma.
- Alcanzar un espíritu creativo.
- Iniciativa, espíritu emprendedor y altruismo.
- Motivación por la excelencia.
- Tolerancia y respeto ante la diversidad humana en todas sus facetas.

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  - Nociones sobre los distintos tipos de convergencia estocástica y
  su
  interrelación.
  - Distinción entre técnicas inferenciales parámetricas y no
  paramétricas.
  - Nociones sobre estimación puntual en modelos paramétricos:
  propiedades, procedimientos y selección.
  - Nociones sobre estimación por regiones: Conceptos fundamentales,
  aplicación a un parámetro escalar.
  - Nociones sobre contraste de hipótesis: Conceptos fundamentales,
  aplicación a parámetros escalares.
  - Nociones sobre procedimientos inferenciales no paramétricos:
  Fundamentos y pruebas más usuales.
  - Discriminación entre situaciones inferenciales, selección
  yaplicación correcta de alguna técnica apropiada e interpretación de
  los resultados obtenidos.
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  - Empleo de técnicas estadísticas en situaciones reales.
  - Resolución de problemas y análisis de datos con alguna técnica
  estadística adecuada.
  - Visualización e interpretación de los resultados.
  - Argumentación lógica de las decisiones adoptadas.
  

• Actitudinales:

  - Adquisición y/o potenciación del razonamiento lógico.
  - Detección de errores en el desarrollo o aplicación de
  procedimientos.
  - Adquisición y/o potenciación de actitud crítica.
  - Adquisición y/o potenciación de actitud adaptativa.
  - Adquisición y/o potenciación de la abstracción.
  - Coherencia entre el pensamiento cuantitativo y cualitativo.
  - Identificación de las posibles situaciones inferenciales que
  intervienen en situaciones reales o teóricas objeto de distintas
  materias científicas.

Objetivos

- Reafirmación los conocimientos de Cálculo de Probabilidades, con el fin
de
desarrollar habilidades en el manejo de herramientas estadísticas.
- Nociones sobre los distintos tipos de convergencia estocástica y su
interrelación. Interpretación y aplicación de los teoremas límites
fundamentales.
- Comprensión de los fundamentos lógico-matemáticos de la Inferencia
Estadística.
- Distinción entre técnicas inferenciales parámetricas y no paramétricas.
- Obtener estimadores puntuales por diferentes métodos y estudiar sus
propiedades. Seleccionar un estimador que sea óptimo en algún
sentido.
- Determinación de intervalos de confianzas para parámetros de los modelos
básicos.
- Formulación y resolución de contrastes de hipótesis uniparamétricos.
- Selección de algún método inferencial adecuado bajo condiciones estándar
e
interpretación de los resultados obtenidos.
- Aplicación las diferentes técnicas no paramétricas.
- Logro de las competencias requeridas para afrontar con éxito las
situaciones
simples de inferencia en el caso normal, binomial y Poisson.

Programa

Tema 1. Introducción a la Inferencia Estadística.
- Conceptos generales.
- Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio simple.
- Distribución empírica de la muestra.
- Teorema de Glivenko-Cantelli
- Teoremas límites.
- Momentos muestrales.
- Distribuciones asociadas al muestreo
- Muestreo en poblaciones Normales.

Tema 2. Estimación puntual.
- Propiedades de los estimadores.
- Suficiencia e información.
- UMVUE.
- Métodos de construcción de los estimadores.

Tema 3. Estimación por intervalos.
- Método del pivote.
- Intervalos de confianza en poblaciones normales.
- Métodos generales.
- Métodos aproximados.
- Tamaño muestral.

Tema 4. Teoría del contraste de hipótesis.
- Conceptos generales.
- Contrastes de hipótesis simples.
- Contrastes de hipótesis compuestas.
- Métodos de construcción.
- Relación con intervalos de confianza.

Tema 5. Contrastes no paramétricos para una y dos muestras.
- Contrastes de aleatoriedad.
- Contrastes de bondad de ajuste.
- Contrastes de localización relativos a una muestra.
- Contrastes relativos a dos muestras.

Actividades

- Tutorías individuales.

Metodología

- Al tratarse de una asignatura que desaparece al extinguirse el
correspondiente plan de estudios, no habrá clases presenciales.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total):

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

Criterios y Sistemas de Evaluación

Para superar la asignatura es preciso aprobar un examen que contendrá
cuestiones teóricas y problemas.

Recursos Bibliográficos

Fundamental:

Mukhopadhyay, N. "Probability and statistical inference". Marcel Dekker,
2000
Ross, S.M. (2007): "Introducción a la Estadística". Ed. Reverté.
Rohatgi, V.K.(1984): "Statitical inference". Ed. John Wiley, 1984.
Evans, M.J. y Rosenthal, J.S. (2005): "Probabilidad y Estadística". Ed.
Reverté.
Rohatgi, V.K. y Ehsanes Saleh, A.K. Md. (2001): "An Introduction to
Probability
and Statistics". Ed. John Wiley & Sons.


Complementaria:
- AZORIN, F., SANCHEZ-CRESPO, J.L.: Métodos y aplicaciones del muestreo.
Ed.
Alianza, 1986.
- ALONSO, F.J., GARCÍA, P. Y OLLERO, J. (1996): Estadística para
Ingenieros:
Teoría y Problemas". Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
- BICKEL, P.J., DOKSUM, K.A. Mathematical Statistics. Ed. Prentice Hall,
2001.
- CANAVOS, G.C.: Probabilidad y estadística: Aplicaciones y métodos. Ed.
McGraw-Hill, 1992.
- CASELLA, G., BERGER, R.L.: Statistical Inference, 2nd ed., Duxbury
Advanced
Series, 2002.
- CRAMER, H.:  Elementos de la teoría de probabilidades. Ed. Aguilar, 1972.
- ESPEJO, I., FERNÁNDEZ, F., LÓPEZ, M.A., MUÑOZ, M., RODRÍGUEZ, SÁNCHEZ,
A.,
VALERO, C.: Inferencia Estadística. Ed. Servicio de Publicaciones de la
Universidad Cádiz.
- EVANS, M.J., ROSENTHAL, J.S.: Probabilidad y Estadística. Ed. Reverté,
2005.
- FELLER, W.: Introducción a la teoría de la probabilidad y sus
aplicaciones. 2
vol. Ed. Limusa, 1985.
- GIBBONS, J.D., CHAKRABORTI, S.: Nonparametric statistical inference. Ed.
Dekker, 1992.
- HOGG, R.V.: Introduction to Mathematical Statistics. Ed Prentice Hall,
1995.
- KENDALL, M.G. STUART, A. The Advanced Theory of Statistics. 1977-1983
Charles
Griffin.
- LEHMANN, E.L.: Theory of point estimation. Ed. John Wiley, 1983.
- LEHMANN, E.L.: Testing statistical hypothesis. Ed. Wadsworth & Brooks,
1991.
- OSTLE, B.: Estadística aplicada. Ed. Limusa, 1970.
- PARZEN, E.: Teoría moderna de probabilidades y sus aplicaciones. Ed.
Limusa,
1982.
- RIOS, S.: Métodos estadísticos. Ed. Castillo, 1985.
- ROHATGI, V.K.: An introduction to probability theory and mathematical
statistics. Ed. John Wiley, 1977.
- RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.: Estadística II: Inferencia. AC, 1995.
- SACHS, L.: Estadística aplicada. Ed. Labor, 1978.