Estadística
CURSO ACADÉMICO 2024/2025
Intensivo 1º Parcial – Examen 26 de Marzo
Horario:
Lunes 10 de Marzo —–> 18:15 a 20:15
Sábado 15 de Marzo —–> 10:00 a 13:00
Lunes 17 de Marzo —–> 18:15 a 20:15
Sábado 22 de Marzo —–> 10:00 a 13:00
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Clases de repaso de Estadística para Ingeniería Biomédica para universitarios
Contenidos para el curso 2024-25
Teoría
Tema 1. Introducción al análisis combinatorio. Introducción a las bases de la combinatoria y algunas herramientas matemáticas necesarias para la asignatura.
Tema 2. Probabilidad. Descripción de experimentos y sucesos aleatorios. Introducción a la probabilidad. Probabilidad condicional. Independencia de Sucesos. Teorema de Bayes.
Tema 3. Variables Aleatorias. Variables aleatorias discretas y continuas. Funciones de cuantía y densidad. Función de distribución. Variables aleatorias bidimensionales. Distribuciones marginales. Independencia de variables aleatorias.
Tema 4. Esperanza matemática. Esperanza y varianza de una variable aleatoria. Covarianza y correlación.
Tema 5. Modelos de distribución. Distribuciones Binomial y de Poisson. Distribución Normal. Teorema central del límite.
Tema 6. Inferencia estadística. Estimación puntual de parámetros. Estimación de parámetros por intervalos de confianza. Contraste de hipótesis.
Prácticas
Introducción al paquete estadístico SPSS.
Práctica 1. Introducción a la estadística descriptiva. Análisis de variables categóricas. Población y muestra. Clasificación de variables. Distribuciones de frecuencias y representaciones gráficas.
Práctica 2. Categorización de variables medibles. Categorización de variables medibles. Ponderación de variables. Recodificación de variables. Histogramas.
Práctica 3. Análisis de variables medibles: Parámetros estadísticos. Parámetros estadísticos de centralización, posición y dispersión. Segmentación de variables.
Práctica 4. Análisis de variables medibles: gráficos de caja. Construcción e interpretación del gráfico caja. Segmentación múltiple. Selección de casos.
Práctica 5. Dependencia estadística. Variables bidimensionales. El problema de la dependencia entre variables. Dependencia funcional y estadística. Análisis chi-cuadrado.
Práctica 6. Dependencia entre variables medibles. Gráficos de dispersión. Regresión lineal simple. Estadígrafos para medir la bondad del ajuste.
