Este manual supone una amplia revisión de las notas de clase elaboradas por el autor para los alumnos de Estadística I, cuya docencia corresponde al Departamento de Estadística y Econometría de la Universidad de Malaga. Persigue dos objetivos. El primero, introducirles en los fundamentos teoricos y practicos de la Estadistica Descriptiva y de la Teoria de la Probabilidad, enfatizando su utilidad para una correcta formacion en el ambito socioeconomico. El segundo, proporcionarles suficiente material como para superar las pruebas de evaluacion a las que se enfrenten. Todas las lecciones incluidas cuentan con numerosos ejemplos y ejercicios resueltos y propuestos. La obra se divide en dos bloques. El primero corresponde al campo de la Estadistica Descriptiva. La leccion 1 asienta las definiciones que resultan basicas para el resto del curso e introduce al lector en los metodos y tecnicas propios del analisis univariante. El estudio de las caracteristicas de una distribucion se realiza a partir de la obtencion e interpretacion de medidas de tendencia central, de dispersion, de forma y de desigualdad. Por su parte, la leccion 2 tiene como objetivo general proporcionar las herramientas basicas para el estudio de la relacion entre dos variables. El discurso se centra en el analisis grafico, la covarianza y el coeficiente de correlacion. La leccion 3, ultima de este primer bloque, proporciona las claves necesarias para la correcta elaboracion e interpretacion de numeros indices, tanto simples como complejos, y de tasas de variacion. El segundo bloque sirve de introduccion para la materia que se aborda tanto en cursos de Inferencia Estadistica como de Econometria. En la leccion 4, se revisan los conceptos basicos de la Teoria de la Probabilidad, se aborda su definicion axiomatica y los distintos metodos de asignacion de probabilidades. Tambien se dedican lineas a la definicion de la probabilidad condicionada y a la caracterizacion de la independencia de sucesos. La leccion 5 se consagra al concepto de variable aleatoria y a todo lo que le rodea. Se introducen las nociones de funcion de densidad y de distribucion, momentos, esperanza matematica y varianza. Cuando el analisis se amplia a dos variables aleatorias, resultan fundamentales los conceptos de funcion de densidad conjunta, marginal y condicionada. Al termino de esta leccion se aborda lo relativo a la covarianza, el coeficiente de correlacion, la independencia de variables aleatorias y la linea de regresion. En las lecciones 6 y 7 se revisan las principales caracteristicas de los modelos de probabilidad aplicables a variables aleatorias discretas y continuas, respectivamente. En concreto, en la leccion 6 se describen los modelos Binomial, Poisson, Hipergeometrico y Multinomial, mientras que en la leccion 7, las distribuciones uniforme, gamma, exponencial, ji-dos, Normal, t de Student, F de Snedecor y normal bivariante.
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