STATISTICS II (MATHEMATICS DEGREE)

Módulo 1

• Introducción a la Teoría de Probabilidad 
• Probabilidad Condicional y Teorema de Bayes
• Función de Distribución Acumulada, Función de Masa de Probabilidad
• Transformación de Variables Aleatorias
• Esperanza Matemática de Una Variable Aleatoria 
• Momentos y Función Generadora de Momentos 
• Distribuciones Multivariadas, Distribución de Probabilidad Marginal
• Transformaciones de Vectores Aleatorios Métodos de las Transformaciones Bivariadas 

Contenido del modulo 

Todo el contenido del modulo 1 (descargue aquí )

Módulo 2 (Estadística Inferencial)

• Principios de Reducción de Datos 

1. Principio de Suficiencia 
2. Teorema de Factorización
3. Teorema de Factorización de Neyman

• Estadística Suficiente Minimal
• Teorema de Lehmann - Scheffé
• Estadística Ancílar
• Estadística Completa 
• Principio de Verosimilitud 

Contenido del modulo 

Parte I contenido modulo 2 (descargue aquí )

Parte II contenido modulo 2 (descargue aquí )

Módulo 3

• Estimación Puntual
• Estimadores de Bayes
• Método Para Evaluar Estimadores
• Mejor Estimador Insesgado
• Contraste de Hipótesis 
• Métodos Para Encontrar Test
• Métodos para Evaluar Errores

Contenido del modulo 

Contenido del modulo 3 (descargue aquí )

Bibliografías 

• Introduction to Mathematical statistics, Hogg and Craig
  
• Statistics Inference, Beger, Casella y Solucionario
• Statistics Inference, An Integrated Approach, Dani Gamemerman
  
• Estadística Matemática con Aplicaciones, Wackerly, Mendenhall