Estadística para ciencias sociales
Dadia la importancia que tiene para la investigación en ciencias sociales contar con una herramienta versátil y sólida para el procesamiento. el análisis y la toma de decisiones a partir de datos, se hace necesario con Lar con un texto de referencia que permita al investigador social estudiar de forma rápida algunos de los conceptos claves de la estadística descriptiva, la probabilidad,la inferencia y el análisis de datos categóricos.
Descriptiva
1.Estadística descriptiva
1.1. Definiciones básicas
1.2. Representación gráfica
1.3. Medidas de tendencia central
1.4. Medidas de posición relativa
1.5. Medidas de dispersión
11.6. Gráfico de caja y bigotes I 1.7. Medidas de forma
1.8. Medidas de concentración
1.9. Relación entre pares de observaciones
1.10. Ajuste lineal de datos bivariados
1.11. Ejercicios
II Probabilidad
2.Probabilidad
2.1. Definiciones básicas
2.1.1. Probabilidad condicional 2.1.2. Ley de probabilidades totales y teorema de Bayes
2.1.3. Eventos independientes
2.2. Variables aleatorias
2.2.1. Función de masa de probabilidad fx (x)
2.2.2. Función de distribución acumulada FX(·x)
2.2.3. Variables continuas
2.2.4. Valor esperado y varianza
2.2.5. Distribución conjunta
2.2.6. Distribución condicional
2.2.7. Valor esperado condicional
2.2.8. Matriz de varianzas y covarianzas
2.3. Ejercicios
3.Algunas distribuciones de probabilidad
3.1. Distribución uniforme discreta
3.2. Distribución Bernulli y binomial
3.3. Distribución multinomial
3.4. Distribución Poisson
3.5. Distribución uniforme continua
3.6. Distribución exponencial
3.7. Distribución normal
3.7.1. Normal estándar
3.7.2. Teorema del límite central
3.8. Gráfica ele probabilidad
3.8.1. Gráfica de probabilidad normal
3.9. Ejercicios
III Inferencia
4.Elementos básicos de inferencia
4.1. Estimadores puntuales
4.1.1. Método de momentos
4.1.2. Método de máxima verosimilitud
4.2. Estimación por intervalos
4.2.1. Intervalos de confianza para la media basados en muestras grandes
4.2.2. Límites de confianza
4.2.3. Intervalos de confianza para la proporción de una población basados en muestras grandes
4.2.4. Intervalos de confianza para la media basados en una distribución poblacional normal
4.2.5. Intervalos de predicción para un solo valor futuro
4.2.6. Intervalos de confianza para la varianza y desviación estándar en poblaciones normales
4.3. Ejercicios
5.Prueba de hipótesis
5.1. Elementos de una prueba de hipótesis
5.2. Errores en la prueba de hipótesis
5.3. Prueba de hipótesis sobre la media poblacional
5.3.1. Población normal con a conocida
5.3.2. Pruebas con muestras grandes
5.3.3. Pruebas con distribución poblacional normal
5.4. Prueba de hipótesis sobre la proporción poblacional
5.4.1. Pruebas con muestras grandes
5.5. Valor p 5.5.1. Valores p para pruebas Z
5.6. Ejercicios
6.Estudio de dos poblaciones 6.1. Intervalos de confianza para la diferencia de medias
6.2. Prueba de hipótesis para la diferencia de medias
6.3. Intervalos de confianza para la diferencia de proporciones
6.4. Prueba de hipótesis sobre la diferencia de proporciones 6.5. Ejercicios
7.Prueba de bondad de ajuste
7.1. Distancias
7.2. Prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste
7.3. Ejercicios
IV Datos categóricos
8.Análisis de datos categóricos
8.1. Tablas de contingencia
8.2. Independencia y homogeneidad
8.2.1. Prueba de independencia
8.2.2. Prueba de homogeneidad
8.3. Odds y razón de odds
8.4. Ejercicios
A.Elementos básicos
A.1. Sumatorias A.1.1 Propiedades
A.2. Sumas dobles
A.3. Productorias
A.3.1. Propiedades
A.4 Logaritmación
A.5. Ejercicios
Bibliografía
Impreso
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Jhon Freddy Moreno Trujillo
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Profesor en pregrado de los cursos: Cobertura de riesgo con derivados; Finanzas Computacionales; Herramientas de Cálculo y Estadística para Machine Learning.Profesor en Posgrado de los cursos: Cálculo Estocástico para finanzas; Control óptimo estocástico; Modelos de tasas de interés y aplicaciones; Optimización estocástica; Valoración de activo y derivados.Mis temas actuales de investigación son: modelos no lineales de valoración de activos contingentes; Ecuaciones diferenciales parciales no lineales y extensiones del teorema de representación estocástica de Feynman-Kac; Control óptimo estocástico.MatemáticoUniversidad Nacional de ColombiaBogotá, ColombiaMagister en Matemática AplicadaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá, ColombiaCandidato a Doctor en Ciencias EconómicasUniversidad Nacional de ColombiaBogotá, Colombia
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