Se asume un conocimiento previo de probabilidad. Esto incluye probabilidad básica y variables aleatorias.
Se espera que los estudiantes adquieran y desarrollen las siguientes habilidades:
1. Conocimiento básico general de la asignatura.
2. Capacidad de analizar problemas específicos y sintetizar los conocimientos adquiridos.
3. Resolución de problemas específicos.
4. Capacidad de aplicar los conocimientos en una situación práctica.
5. Capacidad para aprender individualmente y ampliar los conocimientos.
1. Datos, representación de datos y repaso de probabilidad.
2. Variables aleatorias y distribución de probabilidad.
3. Teorema del Límite Central y variables aleatorias de Gauss
4. Ley de Números Largos y estimación paremétrica básica
5. Tests estadísticos
6. Cómo construir un test estadístico
7. Pruebas de bondad de ajuste
8. Más tests: tests z y t entre otros
9. Tests Anova
10. Tests Estadísticos No Paramétricos
11. Estimación de parámetros - Máxima verosimilitud
12. Método de Mínimos cuadrados
La asignatura está organizada en una sesión semanal de 1.5 horas de pensamiento teórico con un método tradicional en el aula más una sesión de 1.5 horas en donde se desarrollan y estudian ejemplos, casos y extensión de temas. Estas sesiones también son utilizadas para introducir a los estudiantes en el software estadístico.
La evaluación dependerá de la asistencia y la participación en clases y de una serie de trabajos escritos entregadas a tiempo. Los estudiantes con baja asistencia a clases o que no entreguen trabajos deberán someterse a un examen final.
La calificación final dependerá de la calidad de los trabajos entregados, un mínimo de asistencia a clases y de participación.
- R.A.Jonhson, G.K.Bhattacharyya, Statistics, Principles and Methods, Wiley&Sons.
- G.Cowan, Statistical Data Analysis, Oxford Science Publications.
- F.James, Statistical Methods in Experimental Physics, World Scientific.
No se propone ningún texto.