PROBABILIDAD Y ESTADISTICA

CONSIDERACIONES DEL CURSO


1.   Manera de trabajar
Trataremos de ser lo más metódicos posible, tanto ustedes como yo y para ello tomaremos en cuenta las siguientes consideraciones:

$\star \quad$ las clases serán de 1 hora con cincuenta minutos, salvo por algún imprevisto podrá ser de menos, tratare de no excederme pues ustedes deben de tener eso diez minutos de descanso y algunas veces uno se emociona escribiendo y se va el tiempo, por lo que agradeceré que cuando me pase me lo notifiquen. 

$\star \quad$  Los exámenes también serán de 1 hora con 50 minutos. 

$\star \quad$  Las tareas se entregarán con el siguiente formato

$\star \quad$  Las asistencias ni las tareas podrán reemplazar sus resultados de los exámenes. Ellos son parte solo de su calificación 



$\star \quad$  Si tienen beca le sugiero que le echen ganas para mantenerlas.  YO NO DOY PUNTOS SIN MERECERLOS. Así que ni me pongan cara de tristeza si no la libran si no me demuestran que le echaron ganas en la clase.
      
2.   Manera de evaluar


3.   NUA del curso

1. Estadística descriptiva.
1.1. Procedimientos de muestreo
1.2. Medidas de localización: media y mediana
1.3. Medidas de variabilidad
1.4. Datos discretos y continuos
            
 
1.5. Modelado estadístico

2. Probabilidad, variables aleatorias univariadas y multivariadas, y distribuciones de probabilidad.
2.1. Espacio muestral
2.2. Eventos
2.3. Probabilidad de un evento
2.4. Reglas aditivas
TRABAJO,    Resumen de probabilidad   Actualizado  24 de sep de 2019
TAREA         Actualizado el 29 de septiembre de 2019

Problema 6

2.5. Probabilidad condicional e independencia
2.6. Regla de Bayes
2.7. Distribuciones discretas de probabilidad
2.8. Distribuciones de probabilidad continua
2.9. Distribuciones de probabilidad conjunta
3. Esperanza matemática, varianza, covarianza y correlación. (8 hrs)
3.1. Media de una variable aleatoria
3.2. Varianza y covarianza de variables aleatorias
3.3. Medias y varianzas de combinaciones lineales de variables aleatorias
3.4. Teorema de Chebyshev
4. Estimación, máxima verosimilitud.
4.1. Estimación de la media
4.2. Error en estimación puntual
4.3. Intervalos de predicción
4.4. Estimación de la diferencia entre dos medias
4.5. Estimación de una proporción
4.6. Estimación de la varianza
4.7. Estimación de la proporción de dos varianzas
4.8. Estimación de la máxima verosimilitud
5. Estadística inferencial.

TRABAJO PARA LA SEMANA 4 - 8 de noviembre   Actualizado el 4 de noviembre de 2019

5.1. Pruebas de hipótesis
5.2. Prueba de una hipótesis estadística
5.3. Uso de valores p para toma de decisiones
5.4. Pruebas respecto a una sola media
5.5. Pruebas sobre dos medias
5.6. Elección del tamaño de muestra para prueba de medias
5.7. Pruebas de una y dos muestras referentes a varianzas
6. Análisis estadístico de datos.
6.1. Regresión lineal y correlación
6.2. Regresión lineal simple
6.3. Mínimos cuadrados
6.4. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados
6.5. Predicción
6.6. Selección de un modelo de regresión
6.7. Método del análisis de varianza
6.8. Prueba para la linealidad de la regresión
6.9. Correlación
7. Procesos estocásticos.
8. Funciones generatrices de momentos.
9. Transformación de variables aleatorias y generación de números aleatorios.

10. Casos de estudio: Cadenas de Markov, Procesos de Poisson, Martingalas, Movimiento Browniano.

4.   Bibliografía
1. Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L. (2007). Probabilidad y Estadística para 
        Ingeniería y Ciencias (8va Ed.). Pearson Educación. 
2. Linde, W. (2017) Probability theory: a first course in probability theory and statistics. 
        Ed. De Gruyter. (Libro Digital).
3. Blitzstein, J. K. (2014). Introduction to probability. Ed. CRC Press.
4. Mendenhall, W., Beaver, R.J., Beaver, B.M. (2008). Introducción a la probabilidad y  
        estadística (12 ed.).  CEngage Learning.
5. Stark, H. (2002). Probability and random processes with applications to signal 
        processing (3era ed). Ed. Pearson.
6. Papoulis, A. (2002). Probability, Random Variables and Stochastic Processes (Fourth 
        ed.). McGraw-Hill.
7. Devore, Jay L. (2008). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias (7ma ed.). 
        Ed. Cengage Learning.
8. Devore, Jay L. (2016). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias (9ena ed.). Ed. CEngage Learning (Libro Digital)
9. Hines, William W. (2005) Probabilidad y estadística para ingeniería (3era ed.) Ed. Patria.
10. Lipschutz, S. (2001). Teoría y problemas de probabilidad (2da ed). Ed. McGraw-Hill.
11. Spiegel, Murray R. (2001) Teoría y problemas de probabilidad y estadística (2da ed). Ed. McGraw-Hill
12. Spiegel, M. y Stephens, L.J. (2009). Estadística (4a ed). Ed. McGraw-Hill. (Libro Digital).
13. Montgomery, D. C. (1999) Applied statistics and probability for engineers (2da ed). Ed. John Wiley & Sons.

5    SOFTWARE

Matlab
Mathematica

Maple

R

Scilab
MS Mathematics