TEMA 1.- INTRODUCCIÓN

Estadística en el área económica y social.

La investigación estadística: Análisis descriptivo, modelización e inferencia.

Datos y variables estadísticas: naturaleza, fuentes, descripción numérica y representación gráfica.

TEMA 2.- ANÁLISIS DE DATOS UNIDIMENSIONALES

Medidas de posición, dispersión y de forma o perfil. Momentos.

Transformaciones lineales y tipificación de variables.

TEMA 3.- MEDIDAS DE CONCENTRACIÓN

Introducción.

Curva de Lorenz.

Indice de Gini.

TEMA 4.- ANÁLISIS DE DATOS MULTIDIMENSIONALES

Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia estadística.

Momentos. Vector de valores medios y matriz de varianzas-covarianzas.

El coeficiente de correlación. Matriz de correlación.

Asociación y concordancia.

TEMA 5.- REGRESIÓN

Introducción.

Regresión mínimo-cuadrática: caso lineal.

Análisis de la bondad de un ajuste.

Correlación parcial.

Regresión no lineal.

TEMA 6.- SERIES TEMPORALES.

Introducción.

Descomposición.

Análisis de la tendencia.

Análisis de la variación estacional. Desestacionalización.

Predicción.

TEMA 7.- TASAS DE VARIACIÓN Y NÚMEROS ÍNDICES

Tasas de variación.

Números Índices: clasificación y propiedades.

Índices de precios y cantidades.

Cambio de base, renovación y enlace.

Deflactación de series económicas.

B. Bloque : TEORÍA DE LA PROBABILIDAD

TEMA 8.- INCERTIDUMBRE Y PROBABILIDAD.

Introducción: Conceptos básicos.

Concepto de probabilidad y axiomática.

Probabilidad condicionada. Independencia.

Teorema de la intersección o de la probabilidad producto.

Teorema de la partición o de la probabilidad total.

Teorema de Bayes.

TEMA 9.- VARIABLE ALEATORIA MODELOS DE PROBABILIDAD UNIVARIANTES

Variables aleatorias y distribuciones de Probabilidad Univariantes.

Distribuciones discretas y continuas: funciones de probabilidad o cuantía, de densidad de probabilidad y de distribución.

Caracterización de distribuciones univariantes.

Teorema de Markov. Desigualdad de Chebychev.

Función Generatriz de momentos. Función característica.

TEMA 10.- MODELOS ESPECÍFICOS UNIVARIANTES

Distribuciones de Bernoulli, Binomial y de Poisson.

Distribuciones Uniforme y Exponencial.

Distribución Normal.

TEMA 11.- MODELOS MULTIVARIANTES

Vectores aleatorios y distribuciones de probabilidad bidimensionales.

Distribución conjunta. Funciones de distribución, de probabilidad o de cuantía y de densidad de probabilidad.

Distribuciones marginales.

Distribuciones condicionadas. Independencia estocástica.

Vector de valores medios y matriz de varianzas-covarianzas. Propiedades. Coeficiente de correlación. Matriz de correlación.

Extensión a multidimensionales y notación matricial.

Transformaciones lineales.

Función Generatriz de momentos conjunta. Función característica conjunta.

Regresión y correlación Multivariante.

TEMA 12.- MODELOS MULTIVARIANTES ESPECÍFICOS

La distribución multinomial.

La distribución normal multivariante. Estudio del caso bidimensional. Independencia, incorrelación y transformaciones lineales.

Distribuciones derivadas de la Normal.

TEMA 13.- APLICACIONES DE LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD

Teorema Central del Límite. Aplicaciones.

Introducción a la Inferencia Estadística.