Probabilidad e Inferencia Estadística (SOL114)

Este repositorio contiene el material del curso SOL114 Análisis de Datos II (Probabilidad e Inferencia Estadística), dictado el segundo semestre 2024 a estudiantes de pregrado del Departamento de Sociología de la Universidad Católica de Chile. Para mayores detalles ver el [programa] y [calendario] del curso.

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Contenidos

Nivelación Matemática

• El concepto de integral, "Calculus Made Easy", 1910: [calculus]
• Tutorial: [tutorial]

Bibliografía mínima

• Muy bueno este libro (QSS): [libro]

Calendario

Día	Mes	Contenido	Material	Capítulo QSS
5	Agosto	Introducción	[Pres] [Code]
7	Agosto	Experimentos aleatorios, eventos, probabilidades	[Pres] [Code] [Sim]	6.1
12	Agosto	Probabilidad condicional, teorema de Bayes, Independencia	[Pres] [Code] [Sim]	6.2
14	Agosto	Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad	[Pres] [Code]	6.3.1
19	Agosto	Distribuciones discretas: Bernoulli y Binomial	[Pres] [Code] [Sim]	6.3.2 & 6.3.3
21	Agosto	Distribuciones continuas: Uniforme y Normal	[Pres] [Code]	6.3.4
26	Agosto	Momentos: valor esperado & varianza	[Pres] [Code]	6.3.5
28	Agosto	Estandarización: puntaje Z	[Pres] [Code]	6.3.4
2	Septiembre	Distribución Normal Standard	[Pres] [Code]	6.3.4
4	Septiembre	PRUEBA I	[Problemset #1] [Prueba 1 2023]
9	Septiembre	Ley de los grandes números	[Pres] [Code]	6.4.1
11	Septiembre	Teorema del límite central	[Pres] [Code][Sim]	6.4.2
25	Septiembre	Distribución muestral de un estimador	[Pres] [Code]	7.1.1 & 7.1.2
30	Septiembre	Estimación de intervalos & intervalos de confianza	[Pres] [Code] [Sim]	7.1.3 & 7.1.4
7	Octubre	IC: ejemplos tradeoff entre precisión y confianza	[Pres] [Code]	7.1.3 & 7.1.4
9	Octubre	IC con varianza desconocida & margen de error	[Pres] [Code]	7.1.3 & 7.1.4
14	Octubre	Estimación de IC via método de Bootstrap	[Pres] [Code] [Bootstrap]	7.1.3 & 7.1.4
16	Octubre	Test de hipótesis: paradigma Fisher & Neyman-Pearson	[Pres] [Code]	7.2.2
21	Octubre	Test de hipótesis: paradigma Fisher & Neyman-Pearson	[Pres] [Code]	7.2.2
28	Octubre	Test de hipótesis: distribución t-student	[Pres] [Code]	7.2.2
4	Noviembre	Test de media/proporción en dos muestras	[Pres] [Code]	7.2.3 & 7.2.4
6	Noviembre	Test de hipótesis via Test de Permutaciones	[Pres] [Code]
11	Noviembre	PRUEBA II	[Problemset #2] [Problemset #3] [Problemset #4] [Prueba 2 2023]
13	Noviembre	Asociación estadística y causalidad	[Pres] [Code]
18	Noviembre	Asociación con datos categóricos	[Pres] [Code]
20	Noviembre	Test de independencia ${\chi }^2$	[Pres] [Code]
25	Noviembre	Covarianza & Correlación de Pearson	[Pres] [Code]
27	Noviembre	Repaso

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Evaluaciones

Evaluación	Asignación	Entrega	Material
Tarea corta 1	5 agosto	12 agosto	[TC1 sols] [TC1.qmd sols]
Tarea corta 2	12 agosto	19 agosto	[TC2 sols] [TC2.qmd sols]
Tarea corta 3	26 agosto	2 septiembre	[TC3 sols] [TC3.qmd sols]
Prueba 1		4 septiembre	[P1 sols] [P1.qmd sols] [Notas]
Tarea corta 4	30 septiembre	7 octubre	[TC4 sols] [TC4.qmd sols]
Tarea corta 5	16 octubre	23 octubre	[TC5 sols] [TC5.qmd sols]
Prueba 2		6 noviembre	[P2 sols] [P2.qmd sols] [Notas]
Tarea corta 6	13 noviembre	20 noviembre	[TC6 sols] [TC6.qmd sols]
Tarea corta 7	20 noviembre	27 noviembre	[TC7 sols] [TC7.qmd sols]
Prueba Bonus		2 diciembre	[Prueba Bonus 2023]
Examen final		9 diciembre	[Examen Final sols] [Examen Final.qmd sols]

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Ayudantías

Fecha	Contenido	Ayudante	Materiales	Capítulo QSS
13 agosto	R base & quarto	Benjamín	[A1] [A1.Rmd]	1.3
27 agosto	dplyr & distribuciones en R	Elisa
3 septiembre	Repaso contenidos clase (antes de la prueba)	Benjamín
24 septiembre	Distribución muestral (simulación) & cálculo de EE en R	Elisa
8 octubre	Cálculo de IC en R	Elisa
15 octubre	IC de distinto tipo en R	Benjamín
29 octubre	Test de hipótesis en R	Benjamín
5 noviembre	Repaso contenidos clase (antes de la prueba)	Elisa
19 noviembre	Tablas de contingencia & Chi2 en R	Elisa
26 noviembre	Scatterplots & correlaciones en R	Benjamín

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Horario de Consulta

• Reuniones individuales de aproximadamente 15 minutos cada día Miércoles entre 14:30 y 15:30pm. [Agendar]

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Recursos computacionales

• En el repositorio de mi curso de procesamiento avanzado de datos en R puedes encontrar todo el material necesario para aprender R desde cero [aquí].
• Acá pueden encontrar un template para escribir en RMarkdown ([PDF] y [.Rmd] ). El uso de RMarkdown no es obligatorio, pero es altamente recomendado para escribir sus tareas y trabajos. Hoja de ayuda [aquí].

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