estadisticas

Probabilidad y estadística
Unidad Temas Subtemas
1 Estadística descriptiva. 1.1 Conceptos básicos de estadística.
1.1.1 Definición de estadística.
1.1.2 Inferencia estadística.
1.1.3 Teoría de decisión.
1.1.4 Población.
1.1.5 Muestra aleatoria.
1.1.6 Parámetros aleatorios.
1.1.7 Enfoque clásico.
1.1.8 Enfoque Bayesiano.
1.2 Descripción de datos.
1.2.1 Datos agrupados y no agrupados.1.2.2 Frecuencia de clase.
1.2.3 Frecuencia relativa.
1.2.4 Punto medio.
1.2.5 Límites.
1.2.6 Histograma.
1.2.7 Histograma de frecuencia relativa.
1.3 Medidas de tendencia central.
1.3.1 Media aritmética, geométrica y ponderada.
1.3.2 Mediana.
1.3.3 Moda.
1.4 Medidas de dispersión.
1.4.1 Varianza.
1.4.2 Desviación estándar.
1.4.3 Desviación media.
1.4.4 Desviación mediana.
1.4.5Rango.
1.5 Parámetros para datos agrupados.
1.5.1 La media.
1.5.2 La desviación típica.
1.6 Distribución de frecuencias.
1.6.1 Distribuciones numéricas.
1.6.2 Distribuciones categóricas.
1.6.3 Distribuciones acumuladas.
1.6.4 Distribuciones porcentuales.
1.6.5 Distribuciones porcentuales acumuladas.


1.7 Técnicas de agrupación de datos.
1.7.1 Límites de clase.
1.7.2 Rango de clase.1.7.3 Fronteras de clase.
1.7.4 Marca de clase.
1.7.5 Intervalo de clase.
1.7.6 Diagrama de tallos y hojas.
1.7.7 Diagrama de Pareto.
1.7.8 Diagrama de puntos.
1.8 Histograma.
1.8.1 Diagrama de barras.
1.8.2 Polígono de frecuencias.
1.8.3 Ojivas.
1.8.4 Gráficas circulares.
1.9 Distribuciones muestrales.
2 Probabilidad. 2.1 Teoría elemental de probabilidad.
2.1.1 Concepto clásico ycomo frecuencia relativa.
2.1.2 Interpretación subjetiva de la probabilidad.
2.2 Probabilidad de eventos.
2.2.1 Definición de espacio muestral.
2.2.2 Discreto y continuo.
2.2.3 Definición de evento.
2.2.4 Simbología, uniones e intersecciones.
2.2.5 Diagramas de Venn.
2.3 Técnicas de conteo.
2.3.1 Diagrama de árbol.
2.3.2 Notación factorial.
2.3.3 Permutación.
2.3.4 Combinaciones.
2.3.5Teorema del Binomio.
2.4 Probabilidad con técnicas de conteo.
2.4.1 Aplicación del concepto clásico de probabilidad.
2.4.2 Ejercicios de permutación.
2.4.3 Ejercicios de combinaciones.
2.4.4 Axiomas.
2.4.5 Teoremas.
2.5 Probabilidad condicional.
2.5.1 Dependiente.
2.5.2 Independiente.
2.6 Ley multiplicativa.
2.6.1 Cálculo de probabilidad de eventos.
2.6.2 Conjuntos.
2.6.3 Problemasde eventos independientes.
2.6.4 Eventos dependientes.
2.6.5 Diagramas de árbol.
2.7 Eventos Independientes.
2.7.1 Aplicación de teoremas.
2.7.2 Regla de Bayes.
2.7.3 Conocer teoremas y realizar ejercicios.
2.7.4 Resolver problemas que apliquen el teorema.


3 Funciones y distribuciones muestrales. 3.1 Función de probabilidad.
3.1.1 Variables aleatorias discretas.
3.1.2 Variablesaleatorias continuas.
3.2 Distribución binomial.
3.2.1 Conceptos de ensayos repetidos.
3.2.2 Conceptos de ensayos de Bernoulli.
3.2.3 Símbolos de representación
3.3 Distribución hipergeométrica.
3.3.1 Muestra con reemplazo.
3.3.2 Muestra sin reemplazo.
3.4 Distribución de Poisson.
3.5 Esperanza matemática.
3.5.1 Medida de una variable aleatoria.
3.5.2 Valor esperado.
3.6 Propiedades de lacurva Binomial.
3.6.1 Propiedades geométricas.
3.6.2 Parámetros.
3.7 Distribución normal.
3.7.1 Distribución de la probabilidad continua.
3.7.2 Ecuación de la normal.
3.7.3 Gráficas.
3.7.4 Tablas.
3.7.5 Aplicaciones
3.8 Aproximación de la binomial a la normal.
3.9 Otras distribuciones muestrales.
3.9.1 Distribución T-student.
3.9.2 Distribución X cuadrada.
3.9.3 Distribución F.3.9.4 CPU..
4 Estadística aplicada. 4.1 Inferencia estadística.
4.1.1 Concepto.
4.1.2 Estimación.
4.1.3 Prueba de hipótesis.
4.1.4 Método clásico de estimación (puntual).
4.1.5 Estimador Insesgado.
4.1.6 Varianza de un estimador puntual.
4.2 Intervalos de confianza.
4.2.1 Estimación por intervalo.
4.2.2 Límites de confianza.
4.2.3 Intervalo de confianza para medida con varianza conocida....