| Resum: |
En aquest curs cal aprendre fonamentalment el concepte de Inferència. S'han d'introduir i assentar els conceptes de Modelització, Estimació (puntual i per intervals) i Bondat d'ajust. S'han d'ensenyar les tècniques fonamentals de regressió lineal. Caldrà aprendre: 1. L'estadística descriptiva i exploratòria que permetrà extreure i resumir de manera eficient informació de les dades. 2. Inferència estadística: com l'Estadística quantifica la incertesa de la informació extreta de les dades. 3. Es treballarà la modelització de poblacions, l'estimació de paràmetres, especialment màxima versemblança, i el planteig i resolució dels contrasts d'hipòtesis (paramétrics i no-paramétrics) a partir de mostres aleatòries. 3. Propietats bàsiques d' optimalitat d'estimadors: Invariancia, suficiència, eficiència, biaix, variància i propietats asimptòtiques. 4. Plantejar i resoldre problemes aplicats. Amb els exemples, la resolució de problemes i les pràctiques amb software estadístic (R) , l'estudiant treballarà amb models concrets i amb dades reals: inferencials per als paràmetres més importants d'una i dues poblacions normals. Tests de' ajust, mètodes inferencials per al model lineal. |
visitant ::
identificació
