Este repositorio contiene el material del curso MGE-201: Inferencia Estadística (Universidad de Valparaíso).
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 2: Distribución normal multivariada [slides]
- Clase 3: Formas cuadráticas [slides]
- Clase 4: Modelo estadístico [slides]
- Clase 5: Familia exponencial [slides]
- Clase 6: Distribuciones de contornos elípticos [slides]
- Clase 7: Suficiencia y verosimilitud [slides]
- Clase 8: Propiedades de la verosimilitud [slides]
- Clase 9: Método de momentos [slides]
- Clase 10: Método de máxima verosimilitud [slides]
- Clase 11: Algoritmo EM [slides]
- Clase 12: Ejemplos de estimación [slides]
- Clase 13: Propiedades de estimadores puntuales [slides]
- Clase 14: Propiedades asintóticas [slides]
- Clase 15: Extremum estimators [slides]
- Clase 16: Funciones de inferencia [slides]
- Clase 17: Intervalos y regiones de confianza [slides]
- Clase 18: Test de hipótesis [slides]
- Clase 19: Test basados en la verosimilitud [slides]
- Clase 20: Test asintóticos para extremum estimation [slides]