2.1. Introducción a la Estadística Descriptiva.

2.2. Conceptos fundamentales de la Estadística Descriptiva.

2.3. Distribuciones unidimensionales de frecuencias.

2.4. Distribuciones bidimensionales de frecuencias.

Ejercicios del Tema 2

3.1. Introducción.

3.2. Espacio muestral.

3.3. Conceptos de Probabilidad.

3.4. Propiedades elementales de la Probabilidad.

3.5. Asignación de Probabilidad en espacios muestrales discretos.

3.6. Modelo uniforme.

3.7. Probabilidad condicionada.

3.8. Independencia de sucesos.

3.9. Teorema de la Probabilidad Total.

3.10. Teorema de Bayes.

Ejercicios del Tema 3

4.1. Introducción.

4.2. Distribución de Probabilidad.

4.3. Variables aleatorias multivariantes.

4.4. Modelos unidimensionales discretos: Binomial, Poisson, Geométrica, Hipergeométrica, Binomial Negativa.

4.5. Modelos unidimensionales continuos: Normal, Uniforme, Beta, Gamma, Exponencial, Cauchy.

4.6. Modelos bidimensionales.

4.7. Teorema Central del Límite.

5.1. Introducción.

5.2. Método de máxima verosimilitud.

5.3. Distribuciones asociadas a poblaciones normales: Pearson, Student, Snedecor.

5.4. Estimación de la media de una población normal.

6.1. Introduccón.

6.2. Intervalo de confianza para la media de una población normal.

6.3. Intervalo de confianza para la media de una población no necesariamente normal. Muestras grandes.

6.4. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal.

6.5. Intervalo de confianza para el cociente de varianzas de dos poblaciones normales independientes.

6.6. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales independientes.

6.7. Intervalo de confianza para la diferencia de medias para dos poblaciones independientes no necesariamente normales. Muestras grandes.

6.8. Intervalos de confianza para datos apareados.

7.1. Introducción y conceptos fundamentales.

7.2. Contraste de hipótesis relativas a la media de una población normal.

7.3. Contraste de hipótesis relativas a la media de una población no necesariamente normal. Muestras grandes.

7.4. Contraste de hipótesis relativas a la varianza de una población normal.

7.5. Contraste de hipótesis relativas a las varianzas de dos poblaciones normales independientes.

7.6. Contraste de hipótesis relativas a la diferencia de medias de dos poblaciones normales independientes.

7.7. Contraste de hipótesis relativas a la diferencia de medias de dos poblaciones independientes no necesariamente normales. Muestras grandes.

7.8. Contrastes de hipótesis para datos apareados.

8.1. Introducción.

8.2. Pruebas \( \chi^2 \).

8.3. Test relativos a una muestra y datos apareados.

8.4. Test relativos a dos muestras independientes.

9.1. Introducción.

9.2. Análisis de la varianza para un factor: diseño completamente aleatorizado.

9.3. ANOVA con R.

9.4. Análisis de las condiciones.

9.5. Comparaciones múltiples.

9.6. Comparaciones múltiples con R.

10.1. Introducción.

10.2. Modelo de Regresión Lineal Simple.

10.3. Contraste de Regresión Lineal Simple.

10.4. Regresión Lineal con R.

10.5. Correlación lineal.

10.6. Modelo de Regresión Lineal Múltiple.