Guía docente de Inferencia Estadística (2701133)

• Tener cursadas las asignaturas Estadística Descriptiva e Introducción a la Probabilidad y Probabilidad.

• Planteamiento y formulación de un problema de inferencia estadística.
• Estimación puntual: propiedades básicas de los estimadores puntuales. Métodos de estimación puntual.
• Estimación por regiones de confianza: propiedades básicas; construcción de intervalos de confianza en poblaciones unidimensionales.
• Contraste de hipótesis: test de Neyman-Pearson y test de la razón de verosimilitudes.
• Introducción a los modelos lineales: inferencia bajo hipótesis de normalidad.
• Contrastes no paramétricos.

• Conocer las propiedades básicas de los estimadores puntuales y regiones de confianza.
• Manejar métodos de máxima verosimilitud, de Bayes y de mínimos cuadrados para la construcción de estimadores.
• Plantear y resolver problemas de contraste de hipótesis en una o dos poblaciones.
• Construir y analizar modelos lineales.

• Tema 1. Introducción a la Inferencia Estadística. Estadísticos muestrales.
• Tema 2. Distribuciones en el muestreo de poblaciones normales.
• Tema 3. Suficiencia y completitud.
• Tema 4. Estimación puntual. Estimadores insesgados de mínima varianza.
• Tema 5. Estimación de máxima verosimilitud y otros métodos de estimación.
• Tema 6. Estimación por regiones de confianza.
• Tema 7. Contraste de hipótesis. Test de Neyman-Pearson. Test de la razón de verosimilitudes.
• Tema 8. Introducción a la teoría general de modelos lineales. Regresión y análisis de la varianza.
• Tema 9. Contrastes de hipótesis no paramétricos.
• Tema 10. Introducción a la Inferencia Bayesiana.

• Canavos, G. (2003). Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill Interamericana, México.
• Cristóbal Cristóbal, J.A. (2003). Lecciones de Inferencia Estadística. Servicio de Publicaciones, Universidad de Zaragoza.
• DeGroot, M.H., Schervish, M.J. (2002). Probability and Statistics. Addison-Wesley, Boston.
• Garthwaite, P.H., Jolliffe, I.T., Jones, B. (2002). Statistical Inference. Oxford University Press.
• Mukhopadhyay, N. (2000). Probability and Statistical Inference. Marcel Dekker, New York.
• Peña, D. (2001). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial S.A., Madrid.
• Quesada, V., Isidoro, A., López, L.A. (1989). Curso y Ejercicios de Estadística. Alhambra, Madrid.
• Rohatgi, V.K., Saleh, A.K. (2008). An Introduction to Probability and Statistics. John Wiley and Sons, New York.
• Ross, S. (2007). Introducción a la Estadística. Reverté S.A., Barcelona.
• Roussas, G. (2007). An Introduction to Probability and Statistical Inference. Academic Press, San Diego.
• Vélez, R. y García, A. (1993). Principios de Inferencia Estadística. UNED, Madrid.

• Cuadras, C.M. (2000). Problemas de Probabilidades y Estadística. Vol. 2: Inferencia Estadística. EUB, Barcelona.
• Ivchenko, G.I., Medvedev, Y.I., Chistyakov, A.V. (1991) Problems in Mathematical Statistics. Mir Publishers, Moscú.
• Lehmann, E.L., Casella, G. (1998). Theory of Point Estimation. Springer-Verlag,New York.
• Lehmann, E.L., Romano, J.P. (2008). Testing Statistical Hypothesis. Springer-Verlag, New York.
• Peña, D. (2000). Estadística. Modelos y Métodos. Vol. 2: Modelos Lineales y Series Temporales. Alianza Editorial, Madrid.
• Shao, J. (2005). Mathematical Statistics: Exercices and Solutions. Springer-Verlag, New York.
• Ugarte, M.D., Militino, A., Arnholt, A. (2008). Probability and Statistics with R. Chapman and Hall/CRC Press, Boca Raton.
• Verdoy, P.J., Mahiques, J.M., Porcu, E. (2008). Introducción a la Estadística y Probabilidad: Manual de Ejercicios Resueltos. Tilde, Valencia.

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD02. Sesiones de discusión y debate 
• MD03. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD06. Análisis de fuentes y documentos 
• MD07. Realización de trabajos en grupo 
• MD08. Realización de trabajos individuales 

Se valorarán:

• Examen final (prueba escrita teórico-práctica sobre el temario que figura en esta guía docente): 70% .
• Controles y/o pruebas de respuesta breve en relación con los contenidos de la asignatura: 20%.
• Participación activa del alumnado en clases teóricas y prácticas, y demás actividades relacionadas con la materia: 10%.

Para superar la asignatura, el estudiante deberá obtener una calificación mínima de 5 puntos sobre 10 en el examen final.

La calificación final será, siempre que se cumpla con el requisito anteriormente indicado, la suma ponderada de las valoraciones obtenidas como resultado del examen final, los controles y pruebas y la participación, según los porcentajes antes especificados. En caso contrario, la calificación final será la del examen final. El estudiante que no se presente al examen final tendrá la calificación de “No presentado”.

• Examen escrito teórico-práctico sobre el temario que figura en esta guía docente. El porcentaje sobre la calificación final será del 100%.

El estudiante que no se presente a este examen tendrá la calificación de “No presentado”.

El estudiante podrá solicitar la Evaluación Única Final de acuerdo con la "Normativa de Evaluación y Calificación de los estudiantes (art. 8)”, que consiste en:

• Examen escrito teórico-práctico sobre el temario que figura en esta guía docente. El porcentaje sobre la calificación final será del 100%.

El estudiante que no se presente a este examen tendrá la calificación de “No presentado”.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).