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- Distribución rectangular estandarizada
- Distribución triangular estandarizada
- Distribución trapezoidal estandarizada
- Distribución beta
- La distribución ? 2 de Pearson
- La distribución t de Student
- La distribución F de Snedecor
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua
- Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
- Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
- Estimadores insesgados
- Estimadores eficientes
- Estimadores consistentes
- Estimadores suficientes
- Caso en el que la varianza de la población es conocida
- Caso en el que la varianza es desconocida
- Caso de ambas varianzas conocidas
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
- Intervalos de confianza bilaterales
- Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
- Hipótesis nula y alternativa
- Región de rechazo y tipos de error
- Función de potencia
- Contraste para la media cuando la varianza es conocida
- Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
- Contraste para la proporción
- Caso en el que se conocen las varianzas
- Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales
- Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos
- Región de rechazo y función de potencia
- Cálculo de s 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
- Contraste de dos colas
- Contraste de una cola a la derecha
- Introducción
- Estimación mínimo-cuadrática
- Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
- Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo
- Otras propiedades de los estimadores del MLS
- Predicción puntual óptima
- Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Yˆ0 X0 ]
- Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo
- Propiedades algebraicas y estadísticas
- Inferencia en el MLS normal y sin término independiente
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* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es
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La Inferencia Estadística podemos definirla como una agrupación de procedimientos que facilitan la inducción gracias a una muestra estadística sobre una serie de comportamientos de la población. La Inferencia Estadística se encarga de estudiar los datos de la población y la veracidad de los datos que s ehan obtenido. Para entender en su totalidad este término tenemos que hacer referencia a otros tres conceptos:
La estadística se sirve de muestras, ya que hay una gran disposición de informaciones acerca de una población. Es muy importante coger un muestra veraz.
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Los modelos lineales anuncian y pronostican una meta teniendo en cuenta las relaciones entre la meta y otros pronósticos. Los modelos lineales son bastante simplificados, solo requieren de una fórmula matemática simple y veloz, si lo comparamos con otro tipo de modelos podemos observar que son muchos más complejos y lentos.
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