ESTADISTICA APLICADA. Conceptos y Ejercicios a través de Excel

Capítulo 2. Variables estadísticas y distribuciones de frecuencias

• Variables estadísticas
• Distribuciones de frecuencias y su finalidad
• Interpretar las distribuciones de frecuencias
• Formalizar las distribuciones de frecuencias
• Representar distribuciones de frecuencias
• Gráficos en Excel
• Excel y las distribuciones de frecuencias
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 3. Medidas de posición, dispersión y forma

• Expresión cuantitativa de las distribuciones
• Medidas de posición: media, mediana, moda, cuantiles, percentiles y momentos
• Medidas de dispersión
• Medidas de forma
• Análisis exploratorio de datos
• Gráfico de simetría
• Gráfico normal de probabilidad
• Funciones de Excel para medidas de posición, dispersión y forma
• Medidas de posición, dispersión y forma con herramientas de análisis
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 4. Variable n-dimensional. Correlación y regresión. Tablas de contingencia

• Distribuciones bidimensionales de frecuencias
• Tabla de correlación, distribuciones marginales y distribuciones condicionadas
• Covarianza
• Variables independientes
• Coeficiente de correlación lineal entre dos variables. Regresión simple mínimo cuadrática
• Regresión parabólica
• Regresión polinómica
• Regresión hiperbólica, potencial y exponencial
• Coeficiente de correlación por rangos
• Distribuciones de más de dos dimensiones. Matriz de covarianzas y matriz de correlaciones
• Variables cualitativas: tablas de contingencia y distribuciones
• marginales y condicionadas
• Independencia y asociación de variables cualitativas: coeficientes
• Funciones de Excel para correlación y regresión simple
• Excel y los ajustes por regresión polinómica, logarítmica, exponencial y potencial
• Excel y la correlación múltiple con herramientas de análisis
• Excel y las tablas de contingencia mediante tablas dinámicas
• Excel y los contrastes de asociación e independencia
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 5. Números índices y medidas de concentración

• Números índices simples
• Números índices complejos no ponderados
• Números índices complejos de precios no ponderados
• Números índices complejos ponderados
• Números índices complejos de precios ponderados
• Números índices ponderados cuánticos o de producción
• Propiedades de los números índices
• Índices en cadena
• Cambio de base y enlaces de números índices
• Deflactación de series estadísticas
• Participación y repercusión
• Índices oficiales
• Tasas de variación
• Medidas de concentración
• Índice de concentración de Gini
• Curva de concentración de Lorentz
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 6. Probabilidad y variables aleatorias discretas y continuas

• Concepto de probabilidad: Regla de Laplace
• Probabilidad condicionada e independencia: teorema de Bayes
• Variable aleatoria discreta y distribución de probabilidad de tipo discreto
• Distribuciones discretas de una y dos dimensiones: características
• Distribuciones binomial, de Poisson, geométrica e hipergeométrica
• Distribución multinomial
• Distribución hipergeométrica generalizada
• Distribución uniforme discreta
• Excel y las distribuciones discretas
• Variables aleatorias continuas
• Características de las distribuciones continuas
• Variables aleatorias continuas bidimensionales. Independencia
• Distribuciones continuas relevantes: normal, exponencial, χ2, T, F, etc.
• Desigualdad de Tchebichev
• Teorema central del límite y teorema de Moivre
• Excel y las distribuciones continuas
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 7. Estimación paramétrica e intervalos de confianza

• Estimación paramétrica
• Estimación puntual
• Comportamiento asintótico de la media y varianza muestrales
• La media y la varianza en el muestreo
• Distribuciones en el muestreo de una población normal
• Distribuciones en el muestreo de la diferencia de medias y cociente de varianzas en poblaciones normales
• Estimación por intervalos
• Intervalos de confianza para parámetros de poblaciones normales
• Intervalo de confianza para el parámetro p de una distribución binomial
• Intervalo de confianza para el parámetro λ de una distribución de Poisson
• Intervalos de confianza para comparar poblaciones normales
• Intervalo de confianza para la diferencia de parámetros p₁ y p₂ de dos distribuciones binomiales
• La función INTERVALO.CONFIANZA de Excel
• Intervalos de confianza en Excel con herramientas de análisis
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 8. Contrastes de hipótesis

• Introducción a los contrastes de hipótesis
• Fases para realizar un contraste de hipótesis
• El concepto de p-valor
• Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis
• Contrastes de hipótesis para poblaciones normales
• Contrastes para los parámetros de las variables binomial y Poisson
• Comparación de dos poblaciones normales con datos apareados
• Contrastes no paramétricos
• Contrastes de independencia y asociación: contrastes del coeficiente de correlación y medidas de asociación
• Contraste chi-cuadrado de independencia
• Contrastes múltiples de homogeneidad: test de la χ2
• Contrastes de la bondad de ajuste: test de la chi-cuadrado
• Contraste de Kolmogorov-Smirnov de la bondad de ajuste
• Contraste de normalidad de Shapiro y Wilks
• Contrastes de normalidad de asimetría, curtosis y Jarque-Bera
• Contrastes de aleatoriedad: test de rachas y test de Daniel
• Funciones de Excel para el trabajo con contrastes de hipótesis
• Contrastes de hipótesis mediante herramientas de análisis
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 9. Análisis de la varianza

• Modelos del análisis de la varianza y la covarianza
• Modelo ANOVA con un solo factor. Efectos fijos y aleatorios
• Modelo ANOVA con dos factores. Efectos fijos y mixtos
• Modelo en bloques aleatorizados
• Modelo ANOVA con tres factores
• Modelo en cuadrado latino
• Modelos ANCOVA de la covarianza simple
• Excel y los modelos del análisis de la varianza
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 10. Modelo lineal de regresión múltiple

• Modelo de regresión lineal múltiple
• Estimación del modelo lineal de regresión múltiple
• Estimación del modelo, contrastes e intervalos de confianza a través del cálculo matricial
• Análisis de la varianza
• Predicciones
• Análisis de los residuos
• Funciones de Excel para regresión múltiple
• Excel y la regresión múltiple con herramientas de análisis
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 11. Series temporales. Predicciones

• Descomposición clásica de una serie temporal
• Análisis de la tendencia de una serie temporal: métodos del ajuste analítico, medias móviles y diferencias
• Variaciones estacionales: métodos de desestacionalización de la tendencia, medias móviles y diferencias estacionales
• Variaciones cíclicas
• Predicción y suavizado de series temporales
• Suavizado por medias móviles
• Suavizado lineal de Holt
• Suavizado exponencial de Brown
• Suavizado estacional de Winters
• Excel y el análisis de la tendencia
• Medias móviles mediante líneas de tendencia
• Medias móviles mediante herramientas de análisis
• Suavizado exponencial en Excel con herramientas de análisis
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos

Capítulo 12. Programación lineal y optimización. Solver

• Optimización de funciones y programación lineal con Solver
• Resolución de sistemas de ecuaciones mediante Solver
• Optimización y modelos de programación lineal con Solver
• Ejercicios resueltos
• Ejercicios propuestos