Covarianza, Modelos Lineales, Ley de los Grandes Números - Probabilidad y Estadística - OpenFing

Cursos Actualizaciones FAQs Sobre el proyecto

Probabilidad y Estadística

Teórico 2022
Teórico 2018
Teórico 2014

1
Presentación de Probabilidad. Combinatoria
2
Continuación de Combinatoria. Axiomas de Kolmogorov
3
Propiedades de las Probabilidades
4
Equiprobabilidad - Inicio de Probabilidad Condicional
5
Probabilidad Condicional - Árboles - Independencia
6
Independencia - Ejemplos Contraintuitivos - Variable Aleatoria
7
Variable Aleatoria y Función de Distribución
8
Modelos de Variables Discretas
9
Hipergeométrica. Variables Absolutamente Continuas
10
Modelos de Variables Absolutamente Continuas (Uniforme, Exponencial, y Normal)
11
Distribución Conjunta
12
Vectores Absolutamente Continuos
13
Valor Esperado
14
Varianza de una Variable Aleatoria
15
Desigualdad de Chebyshev y Variables IID
16
Covarianza, Modelos Lineales, Ley de los Grandes Números
17
Concepto de Estimación
18
Método de los Momentos
19
Máxima Verosimilitud
20
Verosimilitud, Teorema Central del Límite, Intervalo de Confianza (def)
21
Intervalo de Confianza
22
Interpretación del Intervalo de Confianza. Inicio de Pruebas de Hipótesis
23
Potencia
24
p-valor y Distribución Empírica. Inicio de Bondad de Ajuste
25
Bonded de Ajuste: Kolmogorov, Smirnov, Lilliefors

Covarianza, Modelos Lineales, Ley de los Grandes Números

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17/05/2022 Ver más

Docente

Juan Kalemkerian

Instituto

Matemática y Estadística Rafael Laguardia

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