Especialista en estadística en ingeniería aeroespacial

1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

• Aspectos introductorios a la estadística.
• Concepto y funciones de la estadística.
  • Estadística descriptiva.
  • Estadística inferencial.
• Medición y escalas de medida.
  • Escala nominal.
  • Escala ordinal.
  • Escala de intervalo.
  • Escala de razón.
• Variables: Clasificación y notación.
• Distribución de frecuencias.
  • Distribución de frecuencias por intervalos.
• Representaciones gráficas.

2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA E INFERENCIA

• Estadística descriptiva.
  • Descripción de una variable cualitativa.
  • Descripción de una variable cuantitativa.
• Estadística inferencial.
  • Conceptos previos.
  • Métodos de muestreo.
  • Principales indicadores.

3. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

• Conceptos previos de probabilidad.
• Variables discretas de probabilidad.
  • Función de probabilidad.
  • Función de distribución.
  • Media y varianza de una variable aleatoria.
• Distribuciones discretas de probabilidad.
  • La distribución binomial.
  • Otras distribuciones discretas.
• Distribución normal.
• Distribuciones asociadas a la distribución normal.
  • Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson.
  • Distribución “t” de Student.

4. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

• Introducción al Teorema Central del Límite.
• Aproximación normal a la distribución binomial.
  • Primera versión del Teorema Central del Límite.
  • Uso de la aproximación normal a la binomial.
• Teorema Central del Límite de Laplace.
• Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas.
  • Teorema Central del Límite de Liapunov.
  • Teorema Central del Límite de Lindeberg.
  • Teorema Central del Límite de Lindeberg-Lévy.
  • Teorema Central del Límite de Lindeberg-Feller.
• Generalizaciones del Teorema Central del Límite.

5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

• Introducción a las hipótesis estadísticas.
• Contraste de hipótesis.
• Contraste de hipótesis paramétrico.
  • Hipótesis en contrastes paramétricos.
  • Estadístico de contraste.
  • Potencia de un contraste.
  • Propiedades del contraste.
• Tipologías de error.
• Contrastes no paramétricos.
  • Chi-cuadrado.

6. REGRESIÓN LINEAL

• Introducción a los modelos de regresión.
• Modelos de regresión: aplicabilidad.
• Variables a introducir en el modelo de regresión.
  • Tipos de variables a introducir en el modelo.
• Construcción del modelo de regresión.
  • Selección de las variables del modelo.
  • Métodos de construcción del modelo de regresión.
  • Obtención y validación del modelo más adecuado.
• Modelo de regresión lineal.
• Modelo de regresión logística.
• Factores de confusión.
• Interpretación de los resultados de los modelos de regresión.