Temario

Plan semanal

Datos y análisis exploratorio

Referencias: (W. S. Cleveland 1994), (Chihara and Hesterberg 2018)

  1. Visualización1

  2. Análisis exploratorio

  3. Tipos de datos o estudios

    • Muestras diseñadas y muestras naturales
    • Experimentos y datos observacionales

Introducción a Pruebas de Hipótesis

Referencias: (Chihara and Hesterberg 2018)

  1. Introducción a pruebas de hipótesis. Pruebas de permutaciones
  2. Muestras pareadas y otros ejemplos

Estimación y distribución de muestreo

Referencias: (Chihara and Hesterberg 2018), (Tim C. Hesterberg 2015b)

  1. Estimadores y su distribución de muestreo
  2. Repaso de probabilidad y Teorema del límite central

Introducción a estimación por intervalos

Referencias: (Chihara and Hesterberg 2018), (Efron and Tibshirani 1993), (Tim C. Hesterberg 2015b)

  1. El método plugin y el boostrap
  2. Bootstrap e Intervalos de confianza. Ejemplos.

Estimación

Referencias: (Chihara and Hesterberg 2018), (Wasserman 2013)

  1. Estimación por máxima verosimilitud
  2. Ejemplos de estimación por máxima verosimilitud y Bootstrap paramétrico
  3. Propiedades de estimadores de máxima verosimilitud

Más de pruebas de hipótesis

Referencias: (Chihara and Hesterberg 2018), (Wasserman 2013)

  1. Pruebas de hipótesis para medias y proporciones: una y dos poblaciones.

Introducción a inferencia bayesiana

Referencias: (Kruschke 2015)

  1. Introducción a inferencia bayesiana
  2. Ejemplos de distribuciones conjugadas
  3. Introducción a métodos computacionales básicos: Muestreadores Metrópolis y Gibbs
  4. Ejemplos de inferencia bayesiana en Stan

Evaluación

Se evaluará mediante tareas semanales y dos exámenes:

  • Tareas semanales (20%)
  • Examen parcial en clase y a casa (40%)
  • Examen final a casa (40%)

Referencias

Chihara, Laura M., and Tim C. Hesterberg. 2018. Mathematical Statistics with Resampling and r. 2nd ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. https://sites.google.com/site/chiharahesterberg/home.
Cleveland, W. S. 1994. The Elements of Graphing Data. AT&T Bell Laboratories. https://books.google.com.mx/books?id=KMsZAQAAIAAJ.
Efron, Bradley, and Robert J. Tibshirani. 1993. An Introduction to the Bootstrap. Monographs on Statistics and Applied Probability 57. Boca Raton, Florida, USA: Chapman & Hall/CRC.
Hesterberg, Tim C. 2015b. “What Teachers Should Know about the Bootstrap: Resampling in the Undergraduate Statistics Curriculum.” The American Statistician 69 (4): 371–86. https://doi.org/10.1080/00031305.2015.1089789.
Kruschke, John. 2015. Doing Bayesian Data Analysis (Second Edition). Academic Press.
Wasserman, Larry. 2013. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer Science & Business Media.

  1. Material disponible en apéndice.↩︎