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MA00128

Métodos estadísticos Statistical Methods

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CIP: 521302 Estadística para Negocios

CL-L-U-CA: 3-0-12-3

Disciplina asociada:

Matemáticas

Escuela:

Por definir

Departamento Académico:

Por definir

Programas académicos:

Requisitos:

No tiene.

Equivalencia:

MA95128 ; MA99128 ; MA4009 ; MA4003

Intención del curso en el contexto general del plan de estudios:

Objetivo general de la Unidad de Formación:

Elementos básicos: población, muestra, etc. Distribución normal. Estimadores insesgados. Intervalos de confianza para los parámetros de interés más comunes. Intervalos de tolerancia. Aproximación de la normal a las distribuciones binomial y Poisson. Pruebas de hipótesis. Pruebas para los parámetros más comunes. Prueba de homogeneidad de varianza. Prueba de Bartlett. Prueba de Hartley. Pruebas de bondad de ajuste. Prueba de Kolmogoroff-Smirnov. Métodos no-paramétricos. Pruebas: del signo, de rachas, de rangos con signo de Wilcoxon, de Wilcoxon para dos muestras, aproximadas para muestras grandes y aleatorizadas. Regresión lineal. Mínimos cuadrados. Ecuaciones normales. Análisis de varianza. Pruebas de hipótesis acerca de y. Predicción. Bandas de confianza. Regresión polinomial. Uso de polinomios ortogonales. Métodos de selección hacia adelante y hacia atrás. Tablas de contingencia. Estimación de modelos loglineales. Coeficientes: de determinación, de correlación muestral, de Kendall, de concordancia y de contingencia. Comparaciones de medias de tratamientos. Pruebas: LSD de Fisher, de Scheffé, de Newman-Keuls de rango múltiple, HSD de Tuckey, de Tuckey de rango múltiple y de Duncan de rango múltiple.

Técnica didáctica sugerida:

No especificado

Bibliografía sugerida:

LIBROS DE TEXTO:
* Snedecor, George Waddel, 1881-, Statistical methods / George W. Snedecor, William G. Cochran., 8th ed., Ames : Iowa State University Press, 1989., , 0813815614

Perfil del Profesor:

(270501)Doctorado en Estadística ; (270101)Doctorado en Matemáticas ; (143501)Doctorado en Ingeniería Industrial ; (450601)Doctorado en Economía
CIP: 270501, 270101, 143501, 450601

Idioma en que se imparte la materia:

Español

CIP: 521302 Business Statistics.

CL-L-U-CA: 3-0-12-3

Discipline:

Mathematics

School:

Undefined

Academic Department:

Undefined

Programs:

Prerequisites:

None.

Equivalences:

MA95128 ; MA99128 ; MA4009 ; MA4003

Course intention within the general study plan context:

Course objective:

Basic elements: population, sample, etc. Normal distribution. Unbiased estimators. Confidence intervals for the most common parameters. Tolerance intervals. Standard approximation to binomial and Poisson distributions. Hypothesis tests. Tests for the most common parameters. Homogeneity variance test. Bartlett test. Hartley test. Goodness of fit tests. Kolmogoroff-Smirnov test. Non-parametric methods. Tests: sign, runs, de Wilcoxon signed ranks test, Wilcoxon for two samples, approximate for large randomized samples. Linear regression. Least squares. Normal equations. Variance analysis. Hypothesis test for y. Prediction. Confidence bands. Polynomial regression. Use of orthogonal polynomials. Onward and backward selection methods. Contingency tables. Estimation of loglinear models. Coefficients: determination, sample correlation, Kendall, concordance and contingence. Comparisons of treatment averages. Tests: Fisher’s LSD, Scheffé, Newman-Keuls’ multiple range, Tuckey’s HSD, Tuckey’s multiple range, and Duncan’s multiple range.

Teaching and learning tecniques:

Not Specified

Suggested Bibliography:

TEXT BOOKS:
* Snedecor, George Waddel, 1881-, Statistical methods / George W. Snedecor, William G. Cochran., 8th ed., Ames : Iowa State University Press, 1989., , 0813815614

Academic credentials required to teach the course:

(270501)Doctoral Degree in Statistics and (270101)Doctoral Degree in Mathematics and (143501)Doctoral Degree in Industrial Engineering and (450601)Doctoral Degree in Economy
CIP: 270501, 270101, 143501, 450601

Language of Instruction:

Spanish

PLANES DE ESTUDIO