Curso : Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple
Tiempo de estudio:200 horas
Realización:Cursos online
Coste: 840 €> 420 €
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS PROBABILÍSTICOS UNIVARIANTES CONTINUOS
- Distribución rectangular
- Distribución triangular
- Distribución trapezoidal
- Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
- Distribución exponencial
- Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
- Distribución normal
- Distribuciones relacionadas con la distribución normal
- Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra
- Distribución rectangular estandarizada
- Distribución triangular estandarizada
- Distribución trapezoidal estandarizada
- Distribución beta
- La distribución ? 2 de Pearson
- La distribución t de Student
- La distribución F de Snedecor
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS A LOS ESTADÍSTICOS MUESTRALES DE UNA POBLACIÓN NORMAL
- Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
- Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
- Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
- Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
- Distribución para el cociente de varianzas
- Distribución para la proporción muestral
- Distribución para la diferencia de proporciones muestrales
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS
- Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
- Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
- Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
- Propiedades deseables para un estimador paramétrico
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua
- Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
- Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
- Estimadores insesgados
- Estimadores eficientes
- Estimadores consistentes
- Estimadores suficientes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTIMACIÓN MEDIANTE INTERVALOS DE CONFIANZA
- Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
- Intervalo de confianza para una proporción
- Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
- Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
- Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
- Intervalo de confianza para la razón de varianzas
- Construcción de regiones de confianza
- Caso en el que la varianza de la población es conocida
- Caso en el que la varianza es desconocida
- Caso de ambas varianzas conocidas
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
- Intervalos de confianza bilaterales
- Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
- Formulación de un contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis para la media de una población normal
- Contraste para la diferencia de medias
- Contraste para la diferencia de proporciones
- Contraste para la varianza
- Contraste para la razón de varianzas
- Análisis de razón de verosimilitudes
- Hipótesis nula y alternativa
- Región de rechazo y tipos de error
- Función de potencia
- Contraste para la media cuando la varianza es conocida
- Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
- Contraste para la proporción
- Caso en el que se conocen las varianzas
- Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales
- Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos
- Región de rechazo y función de potencia
- Cálculo de s 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
- Contraste de dos colas
- Contraste de una cola a la derecha
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
- Introducción a los modelos econométricos
- Especificación y estimación del modelo lineal simple
- Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
- Introducción
- Estimación mínimo-cuadrática
- Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
- Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL MODELO LINEAL SIMPLE NORMAL
- Estimadores máximo-verosímiles
- Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
- Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
- Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
- El coeficiente de determinación
- Análisis de la varianza en la regresión
- Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
- Explotación del MLS
- El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
- Ejercicio tipo del MLS
- EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Curso de Inferencia estadística y del Modelo Lineal Simple. Autores: R. Herrerías y F. Palacios. Publicado por Delta Publicaciones.
- Otras propiedades de los estimadores del MLS
- Predicción puntual óptima
- Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Y?0 X0 ]
- Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo
- Propiedades algebraicas y estadísticas
- Inferencia en el MLS normal y sin término independiente