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Matemáticas II
Universidad Autónoma de Madrid
Curso 2008/09
Profesor: Felipe E. Ramírez
Matemáticas II – Lctra. Administración y Dirección de Empresas
Curso 2008-09
Prof. Felipe E. ramírez Análisis económ ico. economía cuantitativa




Material del curso
Enlaces de interés
Programación
Examen 1

Calificaciones finales




Datos del profesor

Felipe E. RamírezDepartamento de Análisis Económico: Economía Cuantitativa
Edif. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Módulo E-III / Despacho 207
Campus de Cantoblanco
C/ Fco. Tomás y Valiente 5
Madrid 28049 - España
Teléfono: 91 497 39 40
Página Web: www.uam.es/felipe.ramirez

Contactos por correo:
Felipe E. Ramirez Martínez
http://rincon.uam.es/dir?cw=117330932617187

Horario de Tutorías:Viernes de 18:00 – 19:30 previa cita por e-mail


Objetivos y Competencias

El objetivo fundamental es que los alumnos aprendan los conceptos básicos de la Probabilidad y las técnicas básicas de la Inferencia Estadística, para poder sacar conclusiones razonadas a partir de los datos disponibles.
El alumno deberá desarrollar las competencias oportunas que le permitan:


Comprender losconjuntos de datos y ser capaz de representarlos en tablas y en gráficos.
Calcular los estadísticos asociados a la centralización y la dispersión de datos.
Analizar los conjuntos de datos en base a estadísticos.
Conocer los conceptos de correlación y regesión. Ser capaz de calcular covarianzas y coeficientes de regresión.
Conocer la teoría de la probabilidad y el álgebra de sucesos asociado aun proceso aleatorio.
Calcular probabilidades de sucesos aleatorios.
Distinguir sucesos aleatorios independientes y condicionados. Aplicar la fórmula de Bayes.
Conocer el concepto de variable aleatoria. Distinguir entre sus tipos.
Utilizar funciones de masa y de densidad para calcular probabilidades.
Conocer algunos de los modelos de probabilidad más importantes y saber calcularprobabilidades con ellos.
Calcular probabilidades utilizando las tablas asociadas a los modelos más importantes de probabilidad.
Conocer el concepto de muestreo. Obtener el tamaño muestral mínimo.
Conocer los distintos tipos de estimadores.
Conocer y obtener los estimadores principales para poblaciones normales, binomiales.
Obtener intervalos de confianza para estimadores de la media y la varianza delas distribuciones principales.
Ser capaz de tomar decisiones en base a los contrastes de hipótesis.
Realizar test de chi-cuadrado.



Contenidos

Descripción de datos. Probabilidad. Variables aleatorias. Modelos de probabilidad más importantes. Estimación puntual. Intervalos de confianza. Contrastes de hipótesis.


Estadística descriptiva de una variable. Descripción de conjuntos dedatos. Parámetros estadísticos. Tablas y gráficos.

Estadística descriptiva de dos variables. Modelo de regresión lineal. Aplicaciones.

Elementos de Probabilidad. Algebra de sucesos. Sucesos equiprobables. Probabilidad condicionada. Sucesos independientes. Calculo de probabilidades.

Variables aleatorias. Concepto de variable aleatoria: tipos. Variables aleatorias discretas: función demasa. Variables aleatorias continuas: función de densidad. Esperanza y varianza. Variables aleatorias independientes.

Modelos de probabilidad más importantes. Pruebas de Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Distribución Normal. Distribución exponencial. Distribuciones Chi ^2, t y F.

Muestreo. Muestra aleatoria. Estadísticos. Inferencia paramétrica.

Estimación puntual.Estimadores puntuales. Estimadores insesgados. Estimadores de máxima verosimilitud.

Intervalos de confianza. Intervalos de confianza en poblaciones Normales. Intervalos de confianza para una distribución de Bernoulli. Mínimo tamaño muestral.

Contraste de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Errores de tipo I y II. Función de potencia y nivel de significación. Contrastes de hipótesis en...