CÁTEDRA: PROBABILIDADES CON APLICACIONES A LA MICROECONOMÍA

PROFESOR TITULAR: SofiaNikolskaia

  Objetivos
 Unidades
 Metodología
 Bibliografía
 Cronograma
de
clases
  
Otros programas: 2006 2007 2008 2009

OBJETIVOS

Que el estudiante:

DESARROLLE la capacidad de sintetizar e integrar informaciones e ideas.

MEJORE sus comprensión de los modelos estocásticos de la economía.

AFIRME los hábitos de orden, rigor y precisión en su expresión que facilitarán su comunicación.

CONSOLIDE una actitud de apertura hacia nuevas ideas.

PROFUNDICE el respeto por otros puntos de vista.

PERFECCIONE la capacidad de pensar por sí mismo.

ADQUIERA los conceptos de la materia, facilitadores del APRENDER A APRENDER, que lo ayudarán a encarar su formación permanente.

CONTENIDOS

UNIDAD I: Funciones de variables aleatorias.

Determinación de la distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias. Método de las funciones de distribución. Método de las transformaciones. Estadísticos de orden.

UNIDAD II: Distribuciones muestrales y el teorema del límite central.

Distribuciones muestrales relacionadas con la distribución normal. Aproximación normal para la distribución binomial.

UNIDAD III: Estimación.

Propiedades de los estimadores puntuales. Estimadores puntuales insesgados comunes. Intervalos de confianza. Selección del tamaño de la muestra.

UNIDAD IV: Propiedades de los estimadores puntuales y métodos de estimación.

Eficiencia relativa. Consistencia. Método de los momentos. Método de la máxima verosimilitud.

UNIDAD V: Pruebas de hipótesis.

Elementos de una prueba estadística. Pruebas comunes con muestras grandes. Determinación del tamaño de la muestra. Pruebas basadas en estadísticos que presentan distribución de Student. Pruebas de hipótesis referentes a varianzas. Lema de Newman-Pearson. Pruebas de la razón de verosimilitud.

UNIDAD VI: Modelos lineales y estimación por mínimos cuadrados.

Modelos estadísticos lineales. Método de los mínimos cuadrados. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados.

ESTRATEGIAS METODOLOGICAS
HORAS SEMANALES: 6 (teórico-prácticas).

SEMANAS DE DICTADO: 16.

TOTAL DE HORAS: 96.

En las clases teóricas se presentarán, expondrán y desarrollarán los contenidos. Las clases prácticas estarán fundamentalmente orientadas al trabajo personal del alumno quien abordará el planteo y resolución de los problemas relacionados con el material de las clases del primer tipo. Al comienzo de estas clases prácticas tendrá lugar una breve evaluación (parcialito) del tema tratado en la clase práctica anterior.

Al final del semestre tendrá lugar un examen final.

BIBLIOGRAFIA
BÁSICA:

Estadística Matemática con Aplicaciones.

(2ª EDICIÓN)

William Mendenhall

Dennis D. Wackerly

Richard L. Scheaffer

Grupo Editorial Iberoamérica

COMPLEMENTARIA:

OPTIMIZACIÓN

Cuestiones, Ejercicios y Aplicaciones a la Economía

Rosa Barbolla

Emilio Cerdá

Paloma Sanz

Prentice-Hall (Pearson Educación S.A.)

2001

CRONOGRAMA
SEMANA
SECCIÓN A DESARROLLAR
1
2/8 – 7/8
6.1. Introducción
6.2. Determinación de la distribución de probabilidad de una función de variables aleatorias.
6.3. Método de las funciones de distribución.
2
9/8 – 14/8
6.4. Método de las transformaciones.
6.6. Estadísticos de orden.
3
16/8 – 21/8
7.2. Distribuciones muestrales relacionadas con la distribución normal.
7.3. El teorema del límite central.
7.5. Aproximación normal para la distribución binomial.
4
23/8 – 28/8
8.2. Propiedades de los estimadores puntuales.
8.3. Estimadores puntuales insesgados comunes.
8.4. Evaluación de la bondad de un estimador puntual.
5
30/8 – 4/9
8.5. Intervalos de confianza.
8.6. Intervalos de confianza con muestras grandes.
8.7. Selección del tamaño de la muestra.
6
6/9 – 11/9
8.8. Intervalos de confianza con muestras pequeñas para y
8.9. Intervalos de confianza para .
Examen parcial – 1.
7
13/9 – 18/9
9.2. Eficiencia relativa.
9.3. Consistencia.
8
20/9 – 25/9
9.6. Método de los momentos.
9.7. Método de la máxima verosimilitud.
9
27/9 – 2/10
10.2. Elementos de una prueba estadística.
10.3. Pruebas comunes con muestras grandes.
10.4. Cálculo de las probabilidades del error tipo II y determinación del tamaño de la muestra.
10.5. Presentación alternativa de los resultados de una prueba estadística: niveles de significación alcanzados o valores p.
10
4/10–9/10
10.7. Dos pruebas basadas en estadísticos que presentan distribución de Student.
10.8. Pruebas de hipótesis referentes a varianzas.
11
11/10–16/10
10.9. El poder de las pruebas: Lema de Newman - Pearson.
10.10. Pruebas de la razón de verosimilitud.
Examen parcial - 2
12
18/10–23/10
11.2. Modelos estadísticos lineales.
11.3. Método de los mínimos cuadrados.
11.4. Ajuste del modelo lineal mediante matrices.
13
25/10–30/10
11.5. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados para el modelo lineal simple.
11.6. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados para el modelo lineal de regresión múltiple.
14
1/11–6/11
11.7. Inferencias referentes a los parámetros .
11.8. Inferencias referentes funciones lineales de los parámetros del modelo.
15
8/11-13/11
11.9. Predicción de un valor particular de Y.
16
15/11-20/11
11.10. Estadístico de prueba para .
11.11. Correlación.