Asignaturas

MAT-206: Inferencia Estadística

Encuesta docente: Evaluación global: 3.8 |  Resultados:

Descripción
El objetivo del curso es presentar los conceptos fundamentales de la inferencia estadística. El enfoque de la asignatura es presentar herramientas que correspondan a un vehículo que permita llevar a cabo el análisis de un conjunto de datos. El desarrollo de la asignatura está fuertemente basado en realizar supuestos distribucionales clásicos y por tanto la exposición estará relacionada de manera importante con la función de verosimilitud. A medida que se progrese en los contenidos se revisará procedimientos de estimación y prueba de hipótesis relajando una serie de supuestos para el contexto más general de ecuaciones de estimación.

Referencias

• Casella, G., Berger, R.L. (2002). Statistical Inference (2nd Ed.). Duxbury, Pacific Grove.
• Jørgensen, B., Labouriau, R. (1994). Exponential Families and Theoretical Inference. Lecture Notes, Department of Statistics, University of British Columbia.
• Pawitan, Y. (2001). In All Likelihood: Statistical modelling and inference using likelihood. Oxford University Press, New York.
• Rohde, C.A. (2014). Introductory Statistical Inference with Likelihood Function. Springer, New York.

MAT-269: Análisis Estadístico Multivariado

Encuesta docente: Evaluación global: 3.8 |  Resultados:

Descripción
El propósito de este curso es proveer de una introducción a la inferencia estadística en un contexto donde se mide múltiples variables de interés de naturaleza cuantitativa. A lo largo del curso frecuentemente se asumirá que los datos provienen desde una distribución normal multivariada. La asignatura es subdividida en dos principales partes. Inferencia bajo el supuesto de normalidad y la descripción de diversas técnicas multivariadas. Entre las que podemos destacar: Regresión multivariada y GMANOVA, Análisis de componentes principales, Análisis factorial y métodos de clasificación y agrupamiento.

Referencias

• Anderson, T.W. (2003). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis (3rd Ed.). Wiley, New York.
• Hardle, W.K., Simar, L. (2012). Applied Multivariate Statistical Analysis (3rd Ed.). Springer, New York.
• Seber, G.A.F. (2004). Multivariate Observations. Wiley, New York.