INFERENCIA ESTADISTICA II - 523396
- Descripción :
Este segundo curso de inferencia estadistica busca estudiar la evaluacion asintotica de los estimadores de modelos especificos, ademas de estudiar en detalle el proceso de estimacion, incluyendo la realizacion de test de hipotesis, de modelos de regresion lineal y analisis de varianza.
Esta asignatura contribuye a las siguientes competencias del perfil de egreso del Ingeniero Estadistico:
C1.Analizar datos mediante las herramientas estadisticas e informaticas adecuadas.
C5.Modelar estadisticamente problemas, en el contexto de la disciplina de origen.
- Resultados aprendizaje esperados :
R1.Define las propiedades frecuentistas asociadas a los test de hipotesis.
R2.Evalua las propiedades asintoticas de estimadores puntuales, intervalares y de test de hipotesis en modelos estadisticos determinados.
R3.Construye y aplica estadisticos de prueba para parametros de modelos de regresion y de analisis de la varianza.
R4.Define las propiedades frecuentistas asociadas a estimadores puntuales, intervalares y de test de hipotesis en modelos de regresion y de analisis de la varianza.
R5.Construye y aplica estimadores puntuales en modelos de regresion lineal y de analisis de la varianza.
R6.Compara la calidad, en terminos frecuentistas, de estimadores puntuales e intervalares, y pruebas de hipotesis en el caso de los modelos de regresion y de analisis de varianza.
- Contenidos :
1.Test de hipotesis: Metodos para construir tests, metodos para evaluar tests.
2.Evaluacion asintotica de estimadores: Consistencia y eficiencia, robustez, distribucion asintotica del estadistico de prueba, intervalos de maxima verosimilitud aproximados.
3.Analisis de la varianza de una sola via: especificacion del modelo, test de hipotesis, inferencia sobre combinaciones lineales de la media, Test F, estimacion de contrastes, particionamiento de la suma de cuadrados.
4.Analisis de regresion simple: estimacion por minimos cuadrados, estimadores MELI, supuestos distribucionales del modelo, estimacion del modelo normal, prediccion, bandas de confianza.
- Metodología :
Clases expositivas, clases practicas, clases en laboratorio de computacion y trabajo autonomo.
- Evaluación :
-Evaluaciones escritas.
- Facultad :CS FISICAS Y MATEMATICAS
- Departamento :ESTADISTICA
- Creditos :4
- Cupos :12
- Campus :CONCEPCION