Cursos de estadística matemática: curso 28.480 rublos. de la escuela Online TutorOnline, formación 64 ac. horas, Fecha: 2 de diciembre de 2023.
Miscelánea / / December 05, 2023
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Estadísticas matemáticas.
Tema 1. Método selectivo - 9 horas.
1. Objetivos y métodos de la estadística matemática.
2. Método de muestreo.
3. Poblaciones generales y muestrales.
4. Métodos de selección.
5. Distribución estadística de la muestra.
6. Series de variación discretas y de intervalo.
7. Función de distribución empírica.
8. Polígono e histograma.
9. Densidad de distribución del rasgo.
Tema 2. Estimaciones estadísticas de los parámetros de distribución – 14 horas.
1. Características muestrales de variables aleatorias.
2. El concepto de estimación puntual.
3. Estimaciones imparciales, consistentes y eficientes.
4. Estimaciones puntuales para la media general (expectativa), la varianza general y la desviación estándar general.
5. La teoría de las estimaciones puntuales.
6. Función de probabilidad.
7. Método de máxima verosimilitud, método de momentos.
8. El concepto de estimación de intervalo.
9. La teoría de la estimación de intervalos.
10. Intervalo de confianza y probabilidad de confianza.
11. Construcción de intervalos de confianza para estimar parámetros muestrales de una población normal.
12. Fiabilidad del intervalo de confianza.
13. Estimación por intervalos de la expectativa matemática de una distribución normal con una varianza conocida.
14. Estimación por intervalos de la expectativa matemática de una distribución normal con varianza desconocida.
Tema 3. Prueba estadística de hipótesis - 12 horas.
1. Hipótesis estadística y prueba estadística.
2. Errores de 1º y 2º tipo.
3.Nivel de significancia y poder del criterio.
4. El principio de certeza práctica.
5. Encontrar áreas críticas.
6. Probar hipótesis sobre la coincidencia de parámetros de distribución.
7. Comparación de medias y varianzas de poblaciones normales.
8. Probar hipótesis sobre el tipo de distribución.
9. Pruebas de bondad de ajuste no paramétricas.
10. Teorema de Pearson.
11. Prueba de chi-cuadrado, prueba de Kolmogorov.
12. Ejemplos de uso de la prueba de chi-cuadrado y la prueba de Kolmogorov.
Tema 4. Análisis de correlación - 23 horas.
1. Disposiciones básicas.
2. Campo de correlación.
3. Tabla de correlación.
4. Encontrar los parámetros de la ecuación de regresión cuadrática media lineal de muestra.
5. Coeficiente de correlación muestral.
6. Relación de correlación.
7. Análisis de correlación multivariante.
8. Correlación de rango.
9. Coeficiente de correlación de rango muestral de Spearman y Kendall.
10. Ejemplos de aplicación del coeficiente de correlación de rangos muestrales de Spearman y Kendall.
11. Dependencias funcionales y estadísticas.
12.Promedios grupales.
13. El concepto de dependencia de correlación.
14. Las principales tareas de la teoría de la correlación: determinar la forma y evaluar la cercanía de la conexión.
15. Tipos de correlación (pareada y múltiple, lineal y no lineal).
16. Ecuaciones de regresión.
17. Regresión lineal.
18. Método de mínimos cuadrados.
19. Determinación de los parámetros de líneas de regresión mediante el método de mínimos cuadrados.
20. Coeficiente de correlación muestral, sus propiedades.
21. Regresión no lineal.
22. Probar la hipótesis sobre la importancia del coeficiente de correlación.
23.Comprobación de la optimización y adecuación de la forma de conexión elegida entre dos variables aleatorias.
Tema 5. Análisis de regresión - 6 horas.
1. Principios básicos del análisis de regresión.
2. Construcción de un modelo matemático.
3. Ecuaciones de regresión, sus aproximaciones.
4. Evaluación de la importancia de los coeficientes de regresión.
5. Comprobando la adecuación del modelo.
6. Ejemplos de aplicación.