Curso

Probabilidad y estadística

Aprenderás a medir la incertidumbre: eventos, variables aleatorias, distribuciones y los métodos para sacar conclusiones de datos. Sirve para decidir con evidencia en ciencia, ingeniería y finanzas.

32conceptos

6temas

320ejercicios

≈ 16 hde estudio aprox.

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Ruta del curso

1
Fundamentos de probabilidad 6 conceptos
Espacio muestral · Evento · Medida de probabilidad · Probabilidad clásica · Regla de la suma · Permutaciones y combinaciones
2
Probabilidad condicional 4 conceptos
Probabilidad condicional · Independencia de eventos · Probabilidad total · Teorema de Bayes
3
Variables aleatorias 7 conceptos
Variable aleatoria · Función de masa de probabilidad · Función de densidad · Función de distribución acumulada · Esperanza · Varianza · Covarianza
4
Distribuciones 6 conceptos
Distribución de Bernoulli · Distribución binomial · Distribución de Poisson · Distribución uniforme · Distribución exponencial · Distribución normal
5
Teoremas límite 3 conceptos
Desigualdad de Chebyshev · Ley de los grandes números · Teorema central del límite
6
Inferencia estadística 6 conceptos
Muestra aleatoria · Media muestral · Estimador · Intervalo de confianza · Prueba de hipótesis · Valor p

Fuentes

Joseph K. Blitzstein, Jessica Hwang, Introduction to Probability, 2nd edition, CRC Press, 2019.
Sheldon Ross, A First Course in Probability, 10th edition, Pearson, 2019.
Larry Wasserman, All of Statistics, 1st edition, Springer, 2004.
Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying Ye, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias, 9.ª edición, Pearson, 2012.
George Casella, Roger L. Berger, Statistical Inference, 2nd edition, Duxbury / Cengage, 2002.