P1061227 - Estatística Matemática (Módulo IV: Estatística (B)) - Curso 2013/2014

Información

• Créditos ECTS
• Créditos ECTS: 5.00
• Total: 5.0
• Horas ECTS
• Clase Expositiva: 15.00
• Clase Interactiva Laboratorio: 20.00
• Horas de Titorías: 5.00
• Total: 40.0

Outros Datos

• Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007
• Departamentos: Estatística e Investigación Operativa
• Áreas: Estatística e Investigación Operativa
• Centro: Facultade de Matemáticas
• Convocatoria: 1º Semestre de Titulacións de Grao/Máster
• Docencia e Matrícula: null

Profesores

Nome	Coordinador
GONZALEZ MANTEIGA, WENCESLAO.	NON
RODRIGUEZ CASAL, ALBERTO.	SI

Horarios

Nome	Tipo Grupo	Tipo Docencia	Horario Clase	Horario exames
Grupo /CLE_01	Ordinario	Clase Expositiva	NON	NON
Grupo /CLIL_01	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	NON	NON
Grupo /TI-ECTS01	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON

Programa

Existen programas da materia para os seguintes idiomas:

Castelán

Galego

Obxectivos da materia
O obxectivo da materia é que o alumno profundice nas técnicas de Inferencia Estatística nun contexto paramétrico, tanto na construción de intervalos de confianza como nos métodos de estimación puntual ou nos contrastes de hipóteses.
Contidos
Tema 1: Preliminares da Estadística Matemática
a) Conceptos da Estatística: Poboación, mostra, estatísticos, etc.
b) Conceptos de estimación puntual, estimación por intervalos e contraste de hipóteses.
c) Inferencia en poboacións normais.

Tema 2: Estimación puntual
a) Propiedades dos estimadores.
b) Métodos de construción de estimadores:
- Método dos momentos
- Método de máxima verosimilitude

Tema 3: Estimación por rexións de confianza
a) Rexións de confianza pivotal.
b) Rexións de confianza asintótica.

Tema 4: Contraste de Hipótesis
a) O lema de Neymann-Pearson.
b) Tests bilaterais. Tests centrados.
c) Tests en modelos paramétricos. O test de razón de verosimilitudes.
d) Contrastes non paramétricos.

Bibliografía básica e complementaria

Bibliografía básica e complementaria
Textos Xerais:
Shao, J. (2003). Mathematical Statistics. Springer.
Shao, J. (2005). Mathematical Statistics: Exercises and Solutions. Springer.
Knight, K. (2000). Mathematical Statistics. Chapman & Hall.
Vélez Ibarrola, R. e García Pérez, A. (1993). Principios de Inferencia Estadística. UNED.

Bibliografía complementaria tema 1:
Casella, G. e Berger, R.L. (1990). Statistical Inference. Wadsworth & Brooks/Cole.
Garthwaite, P.H., Jollliffe, I.T. e Jones, B. (1995). Statistical Inference. Prentice Hall
Gómez Villegas, M.A. (2005). Inferencia Estadística. Díaz de Santos.

Bibliografía complementaria tema 2:
Lehmann, E.L. (1991). Theory of Point Estimation. Segunda Edición. Wiley.
Pawitan, Y. (2001). In all likelihood. Oxford University Press.
Wasserman, L. (2005). All of Statistics. Springer.

Bibliografía complementaria tema 3:
Lehmann, E.L. (1991). Testing Statistical Hypothesis. Segunda Edición. Wiley.

Competencias
Competencia xerais:
-Capacidade para traballar de forma autónoma
-Capacidade para plantear problemas en termos estatísticos, e de resolvelos utilizando as técnicas máis axeitadas.
-Capacidade de investigación


Competencias específicas:
-Capacidade crítica sobre as posibilidades e limitacións das técnicas de estatística paramétrica.
-Coñecemento dos fundamentos de estatística paramétrica
-Capacidade para aplicar os métodos máis importantes da estimaticón paramétrica.

Metodoloxía da ensinanza
A actividade presencial do alumnado será de 40 horas entre docencia expositiva e interactiva, distribuídas fundamentalmente en sesións de dúas horas. Na parte expositiva o profesorado fará uso de presentacións multimedia, mentras que na parte interactiva o alumnado resolverá, utilizando o loxical estatístico R, distintas cuestións plantexadas sobre os contidos da materia.

O alumnado disporá, a través do campus virtual da USC así coma no repositorio de material do que dispón a páxina web propia do programa, do material docente (presentacións, apuntamentos, exercicios) da materia. Ao longo do curso proporanse distintos exercicios, cuestións teóricas e casos prácticos que os alumnos deberán resolver coa titorización dos profesores. Esta titorización será realizada tanto a través de medios virtuais (fundamentalmente correo electrónico) como de forma presencial en grupos o máis reducidos posible.

Sistema de evaluación
Na avaliación continua teranse en conta os traballos realizados ao longo do curso (50%) e un exame final, de problemas e cuestións de tipo teórico e práctico (50%). O alumnado, se así o manifesta, ten a posibilidade de renunciar a avalición continua polo que a súa avaliación consistiría nun examen final teórico/práctico.
Tempo de estudo e traballo persoal
Considérase que o tempo de traballo persoal do alumnado para superar a materia é de 125 horas repartidas como segue:

1) Actividade presencial (43h): 40 horas (expositiva-interactiva)+3 horas (examen)
2) Estudo da material (40): Estímase 1 horas por cada hora de actividade presencial (sen incluír o examen)
3) Traballos da avaliación continua (42): Estímanse en 42 horas o traballo do alumno para resolver e asistir as titorías correspondentes aos distintos exercicios, cuestións teóricas e casos prácticos plantexados ao longo do curso.

Recomendacións para o estudo da materia
Para superar con éxito a materia é aconsellable a asistencia ás sesións de docencia expositiva e interactiva, sendo fundamental o seguimento diario do traballo realizado na aula. Tamén é recomendable que o alumno practique a utilización do loxical R para explorar as posibilidades das diversas técnicas paramétricas explicadas ao longo do curso.
Observacións
Ademais da docencia presencial contarase cun curso no Campus Virtual da Universidade, no que o alumnado poderá atopar materiais complementarios e ferramentas de comunicación asíncrona.