Este repositorio contiene el material del curso MAT-206: Inferencia Estadística (Universidad Técnica Federico Santa María).
El objetivo del curso es introducir los conceptos fundamentales de inferencia estadística. El enfoque de la asignatura es presentar herramientas que correspondan a un vehículo que permita llevar a cabo el análisis de un conjunto de datos. El desarrollo de la asignatura está fuertemente basado en realizar supuestos distribucionales clásicos y por tanto la exposición estará relacionada de manera importante con la función de verosimilitud. A medida que se progrese en los contenidos se revisará procedimientos de estimación y prueba de hipótesis relajando una serie de supuestos para el contexto más general de ecuaciones de estimación.
- Casella, G., Berger, R.L. (2002). Statistical Inference (2nd Ed.). Duxbury, Pacific Grove.
- Jørgensen, B., Labouriau, R. (1994). Exponential Families and Theoretical Inference. Lecture Notes, Department of Statistics, University of British Columbia.
- Pawitan, Y. (2001). In All Likelihood: Statistical modelling and inference using likelihood. Oxford University Press, New York.
- Rohde, C.A. (2014). Introductory Statistical Inference with Likelihood Function. Springer, New York.
El contenido de las notas de clase se encuentra en desarrollo y cambios pueden ser introducidos en cualquier momento. El PDF con las notas de clase se pueden encontrar en el siguiente [link]
A continuación se encuentran disponibles las diapositivas y sesiones de clases para el semestre 2021-2:
- Clase 1: Introducción [slides]
- Clase 2: Conceptos preliminares [slides]
- Clase 3: Modelo estadístico [slides]
- Clase 4: Familia exponencial [slides]
- Clase 5: Distribuciones de contornos elípticos [slides]
- Clase 6: Suficiencia y verosimilitud [slides]
- Clase 7: Propiedades de la verosimilitud [slides]
- Clase 8: Método de momentos [slides]
- Clase 9: Método de máxima verosimilitud [slides]
- Clase 10: Algoritmo EM [slides]
- Clase 11: Propiedades de estimadores puntuales [slides]
- Clase 12: Propiedades asintóticas [slides]
- Clase 13: Ejemplos de estimación [slides]
- Clase 14: Extremum estimators [slides]
- Clase 15: Funciones de inferencia [slides]
- Clase 16: Intervalos y regiones de confianza [slides]
- Clase 17: Introducción a test de hipótesis [slides 1], [slides 2]
- Clase 18: Test basados en la verosimilitud [slides]
- Clase 19: Test asintóticos para extremum estimation [slides]
Evaluaciones:
- 2022: [Certamen 1], [Pauta] | [Certamen 2], [Pauta]
- 2021: [Certamen 1], [Pauta] | [Certamen 2], [Pauta] | [Certamen 3], [Pauta]
- 2020: [Certamen 1], [Pauta] | [Certamen 2], [Pauta] | [Certamen 3], [Pauta]
- 2018: [Certamen 1], [Pauta] | [Certamen 2], [Pauta] | [Certamen 3], [Pauta]
- 2017: [Certamen 1], [Pauta] | [Certamen 2], [Pauta] | [Certamen 3], [Pauta]