Inferencia Estadística Antonio Núñez, ULPGC

Estadística Física/Tecnología y Estadística  Fenómenos, procesos y sistemas macroscópicos  Indeterminación, incertidumbre, causalidad, variabilidad  Estudio observacional: recoger datos del proceso o sistema, resumirlos y describirlos, deducir conclusiones prácticas mediante análisis de datos, inferencia estadística  Estudio experimental: se controla y regula el entorno, se manipulan las variables, se recogen datos y de nuevo se analizan y se hace inferencia  Estudios enumerativos: una vez fijados los objetos de la muestra o de la población  Estudios analíticos: para representar el sistema-población en un punto de tiempo y espacio y esperar quede caracterizado para otros tiempos y espacios  Estudios de datos univariables  Estudios de datos bivariables, multivariables  Estudios factorial completo  Estudios factorial fraccional Estadística descriptiva (pre-requisito)  Fenómenos aleatorios, espacios de muestreo, sucesos, probabilidad  Caracterización, distribuciones discretas, continuas Tendencias centrales, variabilidad; gráficas, tablas y figuras descriptivas; relación entre variables; medidas y fiabilidad de instrumentos; validez de mediciones; predicción de comportamiento futuro; comparativas entre grupos  Series temporales, procesos estocásticos, estimación espectral, modelos Inferencia estadística  Estimación, inferencia estadística clásica, inferencia estadística bayesiana Estadística aplicada para Ingeniería  Señales y sistemas  Identificación de sistemas  Diseño para variaciones  Diseño para fiabilidad  Control de calidad  Optimización  Diseño de experimentos

Inferencia estadística Inferencia estadística clásica  Concepción objetiva, frecuentista  Estimación puntual, paramétrica  Optimalidad de los estimadores  Intervalos de confianza  Test de hipótesis, contraste de significación  Regresión y ajuste de curvas  Análisis de varianza  Contrastes no paramétricos  Estadística no paramétrica

Inferencia estadística Inferencia bayesiana  Concepción subjetiva  Teorema de Bayes revisitado  Comparación de hipótesis  Mecanismo de descubrimiento y aprendizaje  Uso secuencial del teorema de Bayes  Distribución predictiva  Diferencias con el análisis clásico