Presentación
1. Estadística Descriptiva
¿Qué es la estadística?
Población, muestras y variables
Gráficos para resumir datos cualitativos
Diagrama de barras y gráfico de sectores Rascacielos
Diagrama de barras y mosaicos
Gráficos para resumir datos cuantitativos
Diagrama de tallo y hojas
Diagrama de dispersión y gráfico de puntos
Diagrama de líneas
Histogramas
Pirámides de población
2. Estadísticos de centro y variabilidad
Estadísticos de centro
La media o promedio x
Estadísticas de orden
La mediana m
La moda
Estadísticos de variabilidad
El rango
La varianza
La desviación estándar muestral
El coeficiente de variación CV
Conclusiones acerca de la distribución de una variable
La desigualdad de Chevyshev
Regla para las distribuciones acampanadas o regla empírica
Otras medidas de localización
Percentiles muestrales
Cuartiles
Gráfico de caja
3. Correlación y regresión
Regresión lineal simple y correlación
La covarianza
Coeficiente de correlación
El modelo de la regresión lineal simple
Modelos alternativos a la regresión lineal simple
4. Introducción a la probabilidad
Experimentos aleatorios
Espacio muestral
Diagrama de árbol
Técnicas de conteo
Regla de la multiplicación
Permutaciones
Combinaciones
Conceptos básicos de probabilidad
Probabilidad
Cálculo de probabilidades
Eventos mutuamente excluyentes
Complemento de un evento
Probabilidad condicional y teorema de Bayes
Independencia
Teorema de Bayes
Variables aleatorias
Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias continuas
5. Distribuciones discretas de probabilidad. Algunos casos prácticos
Distribución de probabilidad binomial
Situación inicial: aprobar un examen sin estudiar
Características de una distribución de probabilidad binomial
Distribución de probabilidad de Poisson
Distribución de probabilidad hipergeométrica
6. Distribución de probabilidad normal
Características de la distribución de probabilidad normal
Distribución de probabilidad normal estándar Z.
Esquema para un proyecto de estadística descriptiva
Pruebas de conocimientos
Modelo Identificación, Argumentación, Formulación, Resolución e Interpretación para el análisis e interpretación de un problema de distribuciones de probabilidad
Referencias
Anexo 1. Código de Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas (Eurostat, 2011)
Principio 1. Independencia profesional. Indicadores
Principio 2. Mandato de recogida de datos. Indicadores
Principio 3. Adecuación de los recursos. Indicadores
Principio 4. Compromiso de calidad. Indicadores
Principio 5. Confidencialidad estadística. Indicadores
Principio 6. Imparcialidad y objetividad. Indicadores
Principio 7. Metodología sólida. Indicadores
Principio 8. Procedimientos estadísticos adecuados. Indicadores
Principio 9. Una carga para los encuestados que no sea excesiva. Indicadores
Principio 10. Relación costo-eficacia. Indicadores
Principio 11. Pertinencia. Indicadores
Principio 12. Precisión y fiabilidad. Indicadores
Principio 13. Oportunidad y puntualidad. Indicadores
Principio 14. Coherencia y comparabilidad. Indicadores
Principio 15. Accesibilidad y claridad. Indicadores
Anexo 2. Función de distribución binomial
Anexo 3. Función de distribución de Poisson
Anexo 4. Función de distribución normal estándar
