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title: "EST-46111: Fundamentos de Estadística con Remuestreo"
author: "Teresa Ortiz (001), Alfredo Garbuno (002), Felipe González"
site: bookdown::bookdown_site
output: bookdown::gitbook
documentclass: book
bibliography: [bibs/book.bib, bibs/packages.bib]
biblio-style: apalike
link-citations: yes
github-repo: tereom/fundamentos
description: "Curso de Fundamentos de Estadística con Remuestreo, maestría en Ciencia de Datos, ITAM, Otoño 2020."
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# Información del curso {-}  

Notas del curso *Fundamentos de Estadística con Remuestreo* del programa de 
maestría en Ciencia de Datos del ITAM. En caso de encontrar 
errores o tener sugerencias del material se agradece la propuesta de 
correcciones mediante [pull requests](https://github.com/tereom/fundamentos).


#### Ligas {-}

- Notas: https://fundamentos-est.netlify.app/  
- Correos: <teresa.ortiz.mancera@gmail.com>, <alfredo.garbuno@itam.mx>.  
- GitHub: https://github.com/tereom/fundamentos  
- Foros de discusion:  
        - Grupo Teresa:  [slack](fundamentos-est.slack.com)  
        - Grupo Alfredo: [canvas](https://itam.instructure.com/)

</br>

<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"><img alt="Licencia Creative Commons" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" /></a><br />Este trabajo está bajo una <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional</a>.

## Temario {-}  

#### Datos y análisis exploratorio {-}

Referencias: [@cleveland94], [@Chihara]

1. Visualización y análisis exploratorio
2. Tipos de datos o estudios
    - Muestras diseñadas y muestras naturales
    - Experimentos y datos observacionales

#### Introducción a Pruebas de Hipótesis {-} 

Referencias: [@Chihara]

3. Introducción a pruebas de hipótesis. Pruebas de permutaciones
4. Muestras pareadas y otros ejemplos

#### Estimación y distribución de muestreo {-}

Referencias: [@Chihara], [@Hesterberg]

5. Estimadores y su distribución de muestreo
6. Repaso de probabilidad y Teorema del límite central

#### Introducción a estimación por intervalos {-}

Referencias: [@Chihara], [@Efron], [@Hesterberg] 

7. El método plugin y el boostrap
8. Bootstrap e Intervalos de confianza. Ejemplos. 

#### Estimación {-}

Referencias: [@Chihara], [@Wasserman] 

9. Estimación por máxima verosimilitud
10. Ejemplos de estimación por máxima verosimilitud y Bootstrap paramétrico
11. Propiedades de estimadores de máxima verosimilitud

#### Más de pruebas de hipótesis {-}

Referencias: [@Chihara], [@Wasserman] 

12. Pruebas de hipótesis para medias y proporciones: una y dos poblaciones.

#### Introducción a inferencia bayesiana {-}

Referencias: [@Kruschke]

13. Introducción a inferencia bayesiana
14. Ejemplos de distribuciones conjugadas
15. Introducción a métodos computacionales básicos: Muestreadores Metrópolis y Gibbs

## Evaluación {-}

- Tareas semanales 20%
- Parcial teórico + parcial a casa 40%
- Final a casa 40%