Probabilidad y estadstica ISC

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.
1.2.2Frecuencia 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.
1.4.5 Rango.
1.5 Parámetros paradatos 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 declase.
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.

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Probabilidad.
2.1 Teoría elemental de probabilidad.
2.1.1 Concepto clásico y como frecuencia relativa.
2.1.2 Interpretación subjetivade 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.
2.3.5 Teorema del Binomio.
2.4 Probabilidad con técnicas de conteo.
2.4.1Aplicación 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 Problemas de eventos independientes.
2.6.4 Eventos dependientes.
2.6.5 Diagramas deárbol.
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.


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Funciones y distribuciones muestrales.
3.1 Función de probabilidad.
3.1.1 Variables aleatorias discretas.
3.1.2 Variables aleatorias continuas.
3.2 Distribución binomial.
3.2.1 Conceptos de ensayos repetidos.
3.2.2Conceptos 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 la curva Binomial.
3.6.1 Propiedades geométricas.
3.6.2 Parámetros.



3.7 Distribución normal.
3.7.1Distribución 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..

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Estadística aplicada.
4.1 Inferencia estadística.
4.1.1 Concepto.
4.1.2 Estimación.
4.1.3 Prueba dehipótesis.
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.
4.2.4 Intervalo de confianza para medida con varianza desconocida.
4.2.5 Intervalo de confianza para proporciones.
4.3...