Este curso mete la inferencia estadística, las distribuciones de muestreo y los intervalos de confianza.

Los alumnos aprenderán cómo conceptualizar y edificar buenos estimadores, procedimiento de estimación de instantes, estimación de máxima verosimilitud y procedimientos para edificar intervalos de confianza que se extenderán a espacios más en general. 

Este curso se puede tomar para obtener créditos académicos como parte de la Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MS-DS) de CU Boulder que se da en la plataforma Coursera.




Coursera prueba gratis

El MS-DS es un título interdisciplinario que centra a maestros de los apartamentos de Matemáticas Aplicadas, Informática, Ciencias de la Información y otros de CU Boulder.

Con admisiones fundamentadas en el funcionamiento y sin proceso de solicitud, el MS-DS es ideal para personas con una vasta gama de enseñanza universitaria y/o vivencia profesional en informática, ciencias de la información, matemáticas y estadística.

Lo qué vas a aprender

  • Detectar las propiedades de los estimadores «buenos» y ser capaz de equiparar estimadores de la competencia.
  • Edificar estimadores firmes usando las técnicas de máxima verosimilitud y procedimiento de estimación de instantes.
  • Construya e interprete intervalos de confianza para una y 2 medias poblacionales, una y 2 proporciones poblacionales y una varianza de la población.

Los temas del curso son:

  • Estimación de puntos
  • Estimación de máxima verosimilitud
  • Propiedades de muestras grandes de estimadores de máxima verosimilitud
  • Intervalos de confianza que involucran la distribución normal
  • Más allá de la normalidad: ¡Intervalos de confianza desatados!

Este curso es ofrecido por la Universidad de Colorado en Boulder

CU-Boulder es una comunidad dinámica de académicos y estudiantes en uno de los campus universitarios más espectaculares del país. Como una de las 34 instituciones públicas de EE. UU. en la prestigiosa

Asociación de Universidades Estadounidenses (AAU), tenemos una orgullosa tradición de excelencia académica, con cinco premios Nobel y más de 50 miembros de prestigiosas academias académicas.

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Jesús Amaro

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