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Guía de aprendizaje de estadística matemática

Análisis de los errores tipo I y tipo II en la prueba de hipótesis
Teoría de la normalidad asintótica en la estimación de parámetros
Métodos básicos de recopilación y organización de datos
Aplicaciones de diagramas de caja y gráficos de dispersión en visualización de datos
Cálculo y estrategias de control del error de muestreo
Cálculo e interpretación de los coeficientes de correlación (coeficiente de correlación de Pearson, coeficiente de correlación de rango de Spearman)
Cálculo e interpretación de medidas estadísticas descriptivas
Cálculo del valor p y determinación del nivel de significancia
Propiedades y aplicaciones de la distribución de Chi-cuadrado, la distribución t y la distribución F
Aplicación de la probabilidad condicional y el teorema de Bayes
Construcción de intervalos de confianza y estimación de parámetros
Matriz de Covarianza y Análisis de Covarianza (ANCOVA)
Criterios de desempeño de los estimadores (insesgadez, eficiencia, consistencia)
Definición y sistema axiomático del espacio de probabilidad
Métodos de detección y manejo de la multicolinealidad
Diagnóstico y validación de modelos de regresión (como R² y R² ajustado)
Diferenciación entre correlación y relación causal
Características de la distribución de los estadísticos de prueba (distribución normal, distribución chi-cuadrada, etc.)
Construcción de tablas de distribución de frecuencias y histogramas
Reglas de intersección, unión y complemento para eventos
Método de los mínimos cuadrados para resolver los coeficientes de regresión
Cálculo de la esperanza matemática y la varianza de las funciones de distribución
Cálculo de la esperanza matemática y la varianza de variables aleatorias
Método de estimación de parámetros de una distribución de probabilidad (por ejemplo, estimación por máxima verosimilitud)
Métodos de construcción de estimaciones puntuales (por ejemplo, estimación por momentos, estimación de máxima verosimilitud)
Estimación de parámetros de la distribución normal, de Poisson y binomial
Cálculo y estrategias de optimización de la potencia de la prueba
Principio del cálculo del intervalo de confianza en la estimación por intervalos
Distribuciones a priori y a posteriori en estadística bayesiana
Propiedades y aplicaciones de la función de distribución de probabilidad
Análisis cuantitativo de la tendencia central y la dispersión en los conjuntos de datos
Prueba de robustez en el análisis de correlación
Cálculo del tamaño de la muestra y análisis de potencia
Fundamento teórico de la distribución de muestreo (por ejemplo, el teorema del límite central)
Construcción del marco de muestreo y métodos de selección de muestras
Prueba de significancia de ecuaciones de regresión y análisis de residuos
Pasos y tipos de pruebas de hipótesis (pruebas unilaterales/bilaterales)
Forma matemática y prueba de hipótesis de un modelo de regresión lineal
Métodos de transformación de variables y manejo de relaciones no lineales
Verificación de las propiedades de las funciones de distribución, como la simetría y la monotonicidad

Guías
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Métodos básicos de recopilación y organización de datos

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