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Se realizará una revisión de las principales herramientas probabilísticas: variable aleatoria, función de distribución y de densidad, características y operaciones con variables aleatorias. Se estudiarán desde el punto de vista teórico y práctico, las principales distribuciones continuas y discretas incluyendo: binomial, geométrica, Poisson, normal, exponencial, gamma y lognormal.

Se realizará una revisión de principios de inferencia estadística, tanto desde el punto de vista clásico como Bayesiano.

Se estudiará la estimación puntual, incluyendo propiedades óptimas de los estimadores, y métodos para obtención de estimadores (principalmente métodos de momentos y de máxima verosimilitud). Se revisará la estimación por intervalos de confianza bajo diversos supuestos. Se estudiarán diversos contraste de hipótesis, tato paramétricos como no paramétricos.

Se estudiarán modelos de análisis de la varianza, con efectos fijos y aleatorios, con un factor y varios factores. Se estudiarán también dentro del contexto del modelo lineal general.

Se estudiarán algunos modelos de regresión con variables dependientes discretas, incluyendo regresión logística binaria, multinomial, ordinal, probit y regresión Poisson.

Se realizará un estudio teórico y práctico de las principales técnica de análisis multivariante incluyendo: análisis en componentes principales, análisis factorial, de correspondencia, análisis discriminante y análisis cluster.

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