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Sobre los hombros de Euclides, Bernoulli y Pascal

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Definición de Estadística Inferencial

De acuerdo con el diccionario de la Real Academia Española, inferir significa "sacar una consecuencia o deducir algo de otra cosa".

El principal objetivo de la Estadística consiste en poder decir algo con respecto a un gran conjunto de personas, mediciones u otros entes (población) con base en las observaciones hechas sobre sólo una parte (muestra) de dicho gran conjunto. La capacidad para "decir algo" sobre poblaciones con base en muestras está basada en supuestos con respecto a algún modelo de probabilidad que permite explicar las características del fenómeno bajo observación.

Al conjunto de procedimientos estadísticos en los que interviene la aplicación de modelos de probabilidad y mediante los cuales se realiza alguna afirmación sobre poblaciones con base en la información producida por muestras se le llama Inferencia Estadística o Estadística Inferencial.

Temario

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Recuérdese que el Programa oficial del curso se entregó durante la primera semana del mismo. A ese documento se debe referir siempre que exista alguna duda respecto al contenido particular. En cualquier situación que existiese duda, prevalecerá lo establecido en el Programa oficial del curso. El actual temario se ofrece únicamente con la finalidad de servir como referencia.

Contenido del curso

1. Análisis de experimentos




1. Conceptos básicos del diseño de experimentos en la solución de problemas de su área


2. Diseño de bloques aleatorizados en la solución de problemas sencillos de su área de estudio


3. Diseño factorial en solución de problemas sencillos de su área de estudio





2. Regresión lineal simple




1. Propiedades y estructura de la covarianza y correlación entre variables


2. Características, principios y propósitos del Análisis de Regresión Simple


3. Realizará pruebas de hipótesis para los parámetros del modelo de regresión lineal simple


4. Valorará los supuestos básicos del modelo de regresión


5. Identificará observaciones influyentes





3. Regresión lineal múltiple




1. Características del Análisis de Regresión Múltiple


2. Pruebas de significancia en el modelo de regresión múltiple


3. Valoración de ajuste y supuestos básicos del modelo de regresión múltiple