Unidad
01

Bienvenida

La primera unidad, titulada “Fundamentos de Inferencia Estadística”, introduce las nociones elementales de probabilística así como el concepto de distribución de probabilidad y sus diferentes tipos, todo lo cual es indispensable para el estudio del proceso de Inferencia Estadística.

Competencia específica

Aplica los principios de la teoría de probabilidad como base para la inferencia estadística, mediante el análisis y el uso de los conceptos Distribución de Probabilidad y Distribución Muestral.


Logros

  • Realiza el cálculo de probabilidades asimilando la base teórica e identificando su utilidad práctica
  • Comprueba la relación de las bases probabilísticas con la construcción de las distribuciones teóricas de probabilidad
  • Relaciona las distribuciones de probabilidad y las distribuciones muestrales con el comportamiento de diferentes variables de interés

Contenido

Unidad 1. Fundamentos de Inferencia Estadística

  • 1.1. Nociones de Probabilística

    1.1.1. Definición de Probabilidad

    1.1.2. Axiomas de Probabilidad

    1.1.3. Reglas de Probabilidad, Eventos No Mutuamente Excluyentes y Eventos Dependientes

  • 1.2. Distribuciones de Probabilidad

    1.2.1. ¿Qué es una Distribución de Probabilidad?

    1.2.2. Distribuciones de Probabilidad de Variables Discretas

    1.2.3. Distribuciones de Probabilidad de Variables Continuas

  • 1.3. Distribuciones Muestrales

    1.3.1. ¿Qué son las Distribuciones Muestrales?

    1.3.2. Distribución de la Media de la Muestra

    1.3.3. Distribución de la Diferencia entre las Medias de Dos Muestras

    1.3.4. Distribución de la Proporción de la Muestra

    1.3.5. Distribución de la Diferencia entre las Proporciones de Dos Muestras

Material de estudio

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Cierre

En esta unidad 1 hemos estudiado como temas iniciales el origen y los tipos de probabilidad, así como los axiomas y las reglas que le dan formalidad a la teoría de la probabilidad.

En esta parte hemos hecho énfasis en la importancia que tiene esta teoría como base para la inferencia estadística y hemos ido paso a paso en la aplicación de dichas reglas para conocer las distintas formas usadas para calcular la probabilidad de eventos simples, eventos no mutuamente excluyentes y eventos dependientes. Como punto importante de estos primeros temas, hemos procurado desarrollar tu poder de abstracción para manejar los conceptos “inferencia”, “probabilidad”, “proporción” y “frecuencia relativa como aproximación de probabilidad”.

En el segundo tema abordamos lo concerniente al concepto de “distribuciones de probabilidad”, tanto desde el punto de vista experimental como desde el punto de vista teórico. En estas secciones hemos señalado puntualmente la importante función que tienen las distribuciones teóricas como modelos de referencia para estudiar y/o usar y/o ajustar el comportamiento de muy diversas variables aleatorias, tanto discretas como continuas. En esta segunda parte también ejemplificamos y ejercitamos el cálculo de probabilidades a través de las distribuciones de probabilidad teóricas más usadas, particularmente, con la llamada distribución normal y su forma estandarizada.

Como tercer tema hemos establecido un panorama general sobre qué son, qué significan y para qué sirven las distribuciones muestrales. Hemos explicado la manera de ubicar las distribuciones muestrales, tanto en el contexto de las distribuciones probabilísticas, como en el contexto de la inferencia estadística. Y finalmente, hemos trabajado diversos ejercicios de aplicación simple de estas distribuciones muestrales que son las más usadas. Finalmente, hicimos un pequeño resumen sobre los requisitos teóricos que deben cubrirse para que la aplicación de las distribuciones de probabilidad sea la correcta.

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Fuentes de consulta

Básica

Complementaria