1.Distribuciones de frecuencias. Población y muestra. Caracteres o variables cualitativas y cuantitativas. Distribución de frecuencias de una variable cualitativa. Distribución de frecuencias de una variable cuantitativa. Representación gráfica de una distribución de frecuencias. Tabla de doble entrada.
2. Parámetros asociados a una distribución de frecuencias. Medidas de tendencia central. Medidas de posición. Medidas de dispersión. Medidas de forma.
3. Probabilidad. Características de un fenómeno o experimento aleatorio. Espacio muestral. Sucesos y operaciones con sucesos. Frecuencia absoluta y relativa de un suceso. Definición de probabilidad. Definición axiomática de probabilidad.
4. Probabilidad condicionada e Independencia. Probabilidad condicionada, definición y propiedades. Sucesos dependientes e independientes, Interpretación probabilística de la segunda ley de Mendell. Teoría de la probabilidad total: Teorema de Hardy-Weinberg.Teorema de Bayes. Validación de un test.
5. Variables aleatorias. Definición de variable aleatoria. Tipos de variables aleatorias: discretas y continuas. Función de probabilidad y de distribución de una variable aleatoria discreta: Propiedades y representación gráfica. Función de densidad y de distribución de una variable aleatoria continua: Propiedades y representación gráfica. Variables aleatorias bidimensionales. Dependencia e independencia entre variables aleatorias. Parámetros de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria: Esperanza, varianza y momentos : Propiedades. Dispersión y desigualdad de Tchebycheff. Otros parámetros de centralización, dispersión y forma.
6. Distribución binomial y polinomial. Distribución de Bernoulli: Propiedades. Distribución binomial: Propiedades. Cálculo de probabilidades. Ejemplos y aplicaciones. Distribución Multinomial: Propiedades. Aplicaciones.
7. Distribución de Poisson. Distribución de Poisson: Función de probabilidad y propiedades. Manejo de las tablas de la distribución de Poisson. Ejemplos de variables que siguen la ley de Poisson.
8. Distribución Normal. Distribución Normal: Función de densidad, propiedades y representación gráfica. Distribución de la normal tipificada: Manejo de tablas. Cálculo de probabilidades para cualquier distribución Normal. Aproximación de la binomial a la Normal: Condiciones de aproximación, correcciones por continuidad. Aproximación de la Poisson a la Normal: Condiciones de la aproximación, correcciones por continuidad.. Combinaciones de distribuciones Normales independientes.
9. Distribución Ji-Cuadrado. Distribución Ji-cuadrado: propiedades. Cálculo de probabilidades. Distribución de la varianza muestral de una variable Normal.
10. Distribución t de Student. Distribución t de Student: Propiedades. Cálculo de probabilidades. Independencia entre la media y varianza muestrales de una variable Normal: El estadístico t.
11. Distribución f de Snedecor. Distribución f de Snedecor: Propiedades. Cálculo de probabilidades. Distribución del cociente de varianzas muestrales de variables normales.
12. Distribución exponencial. Distribución exponencial: Propiedades y aplicaciones. Cálculo de probabilidades.
13. Distribución uniforme y simulación de distribuciones. Distribución Uniforme: Propiedades. Simulación de una distribución Uniforme: Tablas de dígitos aleatorios. Simulación de una distribución de probabilidad a través de una Uniforme. Simulación de una distribución Normal: Aplicación a las variaciones aleatorias de los sistemas biológicos. Simulación de sucesos de una partición.
14. Introducción a la Inferencia Estadística. |