Inferència estadística [100128]
Cabaña Nigro, Alejandra (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Matemàtiques)
Universitat Autònoma de Barcelona. Facultat de Ciències

Data: 2013-14
Resum: Aquesta assignatura dona les bases de la inferència es­tadística, que és la part de l'Estadística que pretén obtenir informació sobre una població a partir de les dades d'una mostra "representativa". L'assigna­tura té un caràcter central dins dels estudis ja que en aquest curs es presenten tècniques que seran emprades en tots els procediments estadístics que es puguin fer en el desenvolupament professional. Començarem repassant els conceptes fonamentals dels test d'hipòtesis paramètrics, completant alguns exemples i estudiant el Lema de Neymann i Pearson i el test del quocient de versemblances. Estudiarem la distribució asimptòtica l'estadístic de màxima versemblança i altres conceptes vinculats a la estadística asimptòtica, com ara la distribució asimptótica del test de quocient de vresemblançes, el test Score de Rao i el test de Wald. Per finalitzar el estudi asimptótic, discutirem el métode delta. Estudiarem també estadística no paramètrica: contrastos de bondat d'ajust ( Khi-quadrat per a dades discretes, tests basats en la fució de distribució empírica, amb èmfasi en tests de normalitat i exponencialitat), tests d'aleatorietat, tests d'independència, i tests basats en rangs. Finalment introduirem algunes idees bàsiques de l'anomenada estadística Bayesiana.
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Llengua: Català
Titulació: Matemàtiques [2500149]
Document: Objecte d'aprenentatge



4 p, 104.0 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Materials acadèmics > Guies docents

 Registre creat el 2013-07-16, darrera modificació el 2023-01-28



   Favorit i Compartir