BIOESTADISTICA - 523486
- Descripción :Asignatura teorico practica que entrega metodos y tecnicas necesarias en la obtencion y procesamiento de la informacion para la toma de decisiones en un trabajo cientifico-experimental.
- Resultados aprendizaje esperados :R1: Identifica una poblacion y una muestra.
R2: Reconoce diferentes tipos de variables.
R3: Construye tablas de frecuencias y graficos.
R4: Calcula e interpreta medidas estadisticas de tendencia central y de dispersion.
R5: Comprende el concepto de probabilidad, conoce y aplica propiedades de eventos.
R6: Reconoce una variable aleatoria, la clasifica y calcula e interpreta su valor esperado y varianza.
R7: Modela fenomenos a traves de distribuciones de probabilidades de variables aleatorias discretas y continuas.
R8: Reconoce las distribuciones muestrales y aplica el teorema central del limite.
R9: Infiere hacia una poblacion, mediante estimadores puntuales y construye e interpreta intervalos de confianza en 1 y 2 poblaciones.
R10: Infiere hacia una poblacion a traves de pruebas de hipotesis parametricas.
R11: Infiere hacia una poblacion a traves de pruebas de hipotesis no-parametricas.
R12: Ajusta y aplica modelos de regresion lineal simple y multiple.
- Contenidos :- Concepto de estadistica, poblacion, muestra y dato.
- Variables. Tipos de variables. Tabulacion de datos y representacion grafica.
- Medidas estadisticas de tendencia central (media, mediana, moda) y de dispersion (rango, varianza, desviacion estandar, coeficiente de variacion).
- Definicion de probabilidad. Experimento aleatorio, espacio muestral y eventos. Algebra de eventos, axiomas y propiedades. Probabilidad condicional y eventos independientes. Teorema de Bayes.
- Definicion de variable aleatoria. Clasificacion de una variable aleatoria. Funcion de distribucion. Esperanza, varianza y sus propiedades.
- Distribuciones de probabilidades importantes: Bernoulli, binomial, geometrica, hipergeometrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Muestra aleatoria. Funciones muestrales. Distribucion de probabilidades de la media y varianza muestral. Teorema central del limite.
- Estimacion de parametros. Estimacion puntual de parametros. Estimacion de parametros por intervalos para la media, varianza, proporcion, diferencia de medias, diferencia de proporciones y cuociente de varianzas. Tama?o muestral.
- Pruebas de Hipotesis Parametricas: Concepto de hipotesis estadistica. Tipos de errores. Pruebas de hipotesis para la media, varianza y proporcion en una poblacion. Pruebas de hipotesis para la diferencia de medias, diferencia de proporciones y cuociente de varianzas. Valor-p.
- Pruebas de Hipotesis No-Parametricas: Prueba del signo. Prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon. Prueba de Kruskal-Wallis. Prueba de rangos signados. Test chi-cuadrado de bondad de ajuste.
- Modelos de regresion lineal simple y multiple. Ajuste por minimos cuadrados. Inferencia estadistica en un modelo de regresion lineal multiple.
- Metodología :Clases expositivas, clases practicas y/o laboratorio de computacion.
- Evaluación :De acuerdo al Reglamento Interno de Docencia de Pregrado de la Facultad de Ciencias Fisicas y Matematicas.
- Facultad :CS FISICAS Y MATEMATICAS
- Departamento :ESTADISTICA
- Creditos :5
- Cupos :50
- Campus :CONCEPCION