Inferencia Estadística.

Transcripción

1 Inferencia Estadística. Programa de la Asignatura Facultad Derecho y Ciencias Sociales. Curso Profesor: Emilio Porcu ( Horario Tutorías: Lunes de 11 a 13. Martes de 13:30 a 15:00 1. Descripción de la Asignatura: Código: Tipo: Troncal. Titulación: Licenciado en Administración y Dirección de Empresas. Curso: 3º Cuatrimestre: 2º Créditos: 4.5 créditos (3 teóricos prácticos). 2. Objetivo de la asignatura: En ciertos ámbitos económicos y empresariales no se conoce con precisión las características de la población que se trata de estudiar. El objetivo del curso es familiarizar al alumno con las principales técnicas que permiten realizar un razonamiento inductivo sobre las características poblacionales 1

2 sujetas a incertidumbre a partir de la información proporcionada por una muestra. 3. Prerrequisitos. Los alumnos matriculados han de tener los conocimientos básicos adquiridos en las asignaturas de Modelo Probabilístico y Estadística Descriptiva. 4. Contenidos del Programa. Tema 1. Muestras aleatorias y distribuciones en el muestreo. 1. Población y muestra. 2. Tipos de muestreo. 2. Estadísticos. Distribuciones en el Muestreo. 3. Estadísticos Ordenados. 4. Muestreo en Poblaciones Normales. Tema 2. Información y Suficiencia. 2. Función de verosimilitud de la muestra. 3. Información: cantidad de información de Fisher. 4. Suficiencia: criterio de factorización de Fisher-Neyman. Tema 3. Estimación puntual: concepto y propiedades de los estimadores. 2. Concepto de estimador. Error cuadrático medio del estimador. 3. Propiedad de Insesgadez. 4. Propiedad de Eficiencia. 5. Propiedad de Consistencia. 6. Propiedades de Suficiencia, Invarianza, Robustez. Tema 4. Métodos de estimación puntual. 2. Método de estimación de máxima verosimilitud. 3. Propiedades de los estimadores máximo-verosímiles. 4. Método de estimación de los momentos. 2

3 Tema 5. Estimación por intervalos. 1. Concepto de intervalo de confianza. 2. Métodos para la construcción de intervalos de confianza. 3. Intervalos de confianza en poblaciones normales. 4. Intervalos de confianza en poblaciones no normales. 5. Intervalos de confianza basados en grandes muestras. 6. Determinación del tamaño de la muestra. Tema 6. Contrastación de hipótesis. 1. Contraste de hipótesis. Concepto. Regiones crítica y de aceptación. Tipos de error. 2. Construcción de la región crítica para el contraste de hipótesis simples. Lema de Neyman Pearson. 3. Contraste de hipótesis compuestas unilaterales. Función de potencia. Contrastes uniformemente más potentes. 4. Contraste de hipótesis compuestas bilaterales. Contrastes de significación. Contrastes de razón de verosimilitud. Tema 7. Contrastes paramétricos. 2. Contrastes en poblaciones normales. 3. Contrastes en poblaciones no normales con muestras grandes. Tema 8. Introducción a los contrastes no paramétricos. 2. Contraste de bondad del ajuste ji-cuadrada. 3. Contraste de Kolmogorov - Smirnov. 4. Tablas de contingencia. 5. Bibliografía. Básica: Martín-Pliego López, F. J.; Ruiz-Maya Pérez, L. (2005) Fundamentos de Inferencia Estadística, 3ª edición, editorial Thomson-Paraninfo, Madrid. 3

4 Martín Pliego, F. J.; Montero Lorenzo, J. M., Ruiz-Maya Pérez, L. (2006) Problemas de Inferencia Estadística, 3ª edición, editorial Thomson- Paraninfo, Madrid. Complementaria: Alea, V.; Maqueda, I.; Muñoz, C.; Viladomiu, N. (2001) Estadística para las ciencias sociales: cuestiones tipo test, editorial AC, Madrid. Aranda, J.; Gómez, J. (1992) Fundamentos de Estadística para Economía y Administración de Empresas, P.P.U. Berenson, M. L.; Levine, D. M.; Krehbiel, T.C. (2001) Estadística para Administración, editorial Prentice-Hall, Madrid. Canavos, G. C. (1995) Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos, editorial Mc Graw-Hill, Madrid. Cao, R.; Fernández, M. F. y otros (2001) Introducción a la Estadística y sus aplicaciones, editorial Pirámide, Madrid. Carey, P.; Berk, K. N. (2001) Análisis de Datos con Microsoft Excel, editorial Thomson Paraninfo, Madrid. Casas, J. M. (1996) Inferencia Estadística para Economía y Administración de Empresas, editorial Centro de Estudios Ramón Areces, Madrid. Casella, G.; Berger, R. L. (1990) Statistical Inference, editorial Wadsworth & Brooks/Cole, California. Newbold, P. (1997) Estadística para los negocios y la Economía, 4ª Edición, editorial Prentice-Hall, Madrid. Pérez Suárez, R. (1997) Análisis de datos económicos II: Métodos Inferenciales, editorial Pirámide, Madrid. Rohatgi, V. K. (1976) An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, editorial John Wiley, New York. Ruiz-Maya Pérez, L. (1989) Problemas de estadística, editorial AC, Madrid. Ruiz-Maya Pérez, L.; Martín-Pliego López, F. J. (2001) Estadística II: Inferencia, 3ª Edición, editorial Thomson-Paraninfo, Madrid. Spiegel, M. (2004) Probabilidad y Estadística, 2ª edición, colección Schaum, editorial McGraw-Hill, Madrid. Wackerly, D.; Mendenhall, W.; Scheaffer, R. L. (2002) Estadística matemática con aplicaciones, editorial Thomson Paraninfo, Madrid. Webster, A. L. (2000) Estadística aplicada a los Negocios y la Economía, editorial McGraw-Hill, Madrid. 6. Métodos docentes. En cada tema se realizarán una o varias clases magistrales en las que se explicarán los conceptos teóricos a asimilar, ilustrados con ejemplos a fin de mantener un enfoque práctico. Igualmente se realizarán, para cada tema, 4

5 sesiones prácticas, consistentes en la resolución de relaciones de problemas propuestas con anterioridad. 7. Sistema de Evaluación. La evaluación, tanto en convocatoria ordinaria como extraordinaria, consistirá en la realización de una prueba de tipo teórico-práctico. El profesor podrá valorar la resolución de ejercicios y problemas propuestos a lo largo del curso. 8. Recursos docentes. Además de la bibliografía complementaria, se ofrecerá a los alumnos diversos materiales para el seguimiento de la asignatura, que pueden obtenerse en el sistema Moodle del Campus Virtual de la UCLM. 9. Idioma en el que se imparte la asignatura. Castellano. 5