Matemática estadística

Abstract

Índice general:

1. Estadística descriptiva:

1.1. Población y muestra. 1.2. Tipos de características. 1.3. Características cuantitativas. 1.4. Características cualitativas. 1.5. Principales estatígrafos de muestras cuantitativas simples.

2. Regresión y correlación:

2.1. Diagramas de dispersión y regresión. 2.2. Regresión: ¿Qué es? 2.3. Correlación: ¿Qué es? 2.4. Encontrar parámetros de regresión.

3. Combinatoria:

3.1. Variaciones. 3.2. Combinaciones. 3.3. Permutaciones. 3.4. Esquema. 3.5. Los números combinatorios.

4. Probabilidad:

4.1. Definiciones. 4.2. Probabilidad. 4.3. Probabilidad condicionada. 4.4. Reglas de multiplicación. 4.5. Probabilidad total. 4.6. Teorema de Bayes.

5. Distribución de variables aleatorias discretas:

5.1. Variable aleatoria. 5.2. Variable aleatoria discreta. 5.3. Media y varianza de distribuciones variables discretas. 5.4. Distribución de variables aleatorias discretas. 5.5. Esquema resumen.

6. Distribución de variables aleatorias continuas:

6.1. Función de distribución. 6.2. Función de densidad. 6.3. Distribuciones.

7. Muestreo y estimación:

7.1. Estimación de parámetros. 7.2. Muestreo.

8. Contrastes de hipótesis:

8.1. Tipos de errores. 8.2. Tipos de hipótesis. 8.3. Intervalos de aceptación de hipótesis.

9. Análisis de la Varianza (ANOVA):

9.1. Construcción de la tabla ANOVA. 9.2. ANOVA con dos factores. 9.3. Análisis de variación.

10. Ejercicios:

10.1. Regresión y correlación. 10.2. Combinatoria. 10.3. Probabilidad. 10.4. Distribución de variables aleatorias discretas. 10.5. Distribución de variables aleatorias continuas. 10.6. Muestreo y estimación. 10.7. Contrastes de hipótesis. 10.8. ANOVA.