Curso de Inferencia Estadística

Este repositorio contiene el material del curso MAT-206: Inferencia Estadística (Universidad Técnica Federico Santa María).

Descripción de la asignatura

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.

Referencias

• 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.

Notas de clases

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]

Material de clases

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:

• 2024: [Certamen 1], [Pauta]
• 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]