Tema 1.   Introducción a la inferencia. Estimación puntual. La distribución de un estimador en el muestreo. Propiedades de los estimadores.

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Tema 2.   Métodos de obtención de estimadores. Método de los momentos. Método de máxima verosimilitud. Propiedades.

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Tema 3.   Estimación de  parámetros en  poblaciones normales.  Propiedades de  la  media muestral. Propiedades de  la  varianza muestral.

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Tema 4.    Estimación por  intervalos. Conceptos básicos. Ejemplos  de intervalos en poblaciones normales.

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Tema 5.   Contraste de  hipótesis. Contraste de  significación. Nivel crítico de un contraste. Ejemplos de contrastes.

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Tema 6.   El enfoque de Neyman y Pearson. Hipótesis alterna- tiva.  Errores tipo  I y II de un contraste. Potencia de un test. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis.

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Tema 7.   Contrastes de ajuste. Contraste X2 de Pearson.  Apli- caciones. Contraste  de  Kolmogorov-Smirnov.  Shapiro- Wilks. Otros contrastes  de ajuste.

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Tema 8 Contrastes no paramétricos. Contrastes de independencia. Contrastes de comparción de dos poblaciónes. Contrates de aleatoriedad. Contrastes para 3 o más poblaciones. Contraste de homogeneidad.

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Tema 9 Análisis de la varianza. Introducción. Diseño de experimentos estadísticos. Análisis univariante con un factor: modelo teórico.Comparacion dos a dos de poblaciones diversos métodos (Tukey, Schiffe...) Análisis univariante con dos factores. Interacción.Análisis con tres o más factores.Diagnosis del modelo. Modelos Factoriales Análisis multivariante de la Varianza.

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        Tema 10.    Definición de proceso estocástico. Cadenas de Markov. Análisis de datos categóricos. Teoría de la decisión. Funciones de utilidad monetaria. Iniciación en la minería de datos.

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