In tereom/fundamentos: Notas del curso fundamentos de estadistica.

Información del curso {-}

Notas del curso Fundamentos de Estadística con Remuestreo del programa de maestría en Ciencia de Datos del ITAM. En caso de encontrar errores o tener sugerencias del material se agradece la propuesta de correcciones mediante pull requests.

Ligas {-}

• Notas: https://fundamentos-est.netlify.app/
• Correos: [e-mail], [e-mail].
• GitHub: https://github.com/tereom/fundamentos
• Foros de discusion:
  - Grupo Teresa: slack
  - Grupo Alfredo: canvas

Este trabajo está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.

Temario {-}

Datos y análisis exploratorio {-}

Referencias: [@cleveland94], [@Chihara]

1. Visualización y análisis exploratorio
2. Tipos de datos o estudios
   • Muestras diseñadas y muestras naturales
   • Experimentos y datos observacionales

Introducción a Pruebas de Hipótesis {-}

Referencias: [@Chihara]

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

Estimación y distribución de muestreo {-}

Referencias: [@Chihara], [@Hesterberg]

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

Introducción a estimación por intervalos {-}

Referencias: [@Chihara], [@Efron], [@Hesterberg]

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

Estimación {-}

Referencias: [@Chihara], [@Wasserman]

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], [@Wasserman]

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

Introducción a inferencia bayesiana {-}

Referencias: [@Kruschke]

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

Evaluación {-}

• Tareas semanales 20%
• Parcial teórico + parcial a casa 40%
• Final a casa 40%

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