Fundamentos de estadística
La estadística permite sistematizar la información proporcionada por las bases de datos cuya procedencia, como sabemos, puede ser muy variada: datos económicos de empresas, datos sobre la realidad social, datos sobre la economía, sobre deportes, finanzas, opinión pública y política, etc. El tratamiento estadístico de los datos, con frecuencia, no acaba en la obtención de un resumen de la información (Estadística Descriptiva) sino que sirve para tomar decisiones en múltiples ámbitos, resolver diversos tipos de problemas y generar modelos predictivos.
Gracias a este módulo los alumnos serán capaces de manejar las herramientas que les permiten la estimación de los parámetros de los modelos, los contrastes de hipótesis sobre dichos parámetros, así como el acceso a la metodología que permite el rigor en la toma de decisiones en Estadística.
Se persigue la consolidación de los conocimientos de estadística necesarios para abordarr el resto de las áreas del máster.
El módulo está dividido en dos temas: Estadística Descriptiva y la Inferencia Estadística.
Estadística descriptiva:
• Se centra en la descripción de las variables estadísticas univariantes, que estudian una característica en particular del objeto de estudio, pueden ser numéricas o de otra índole (como por ejemplo sexo, nivel de estudios o sector profesional).
• Se profundizará en diversos tipos de medidas estadísticas de centralización, dispersión, asimetría y curtosis.
• Descripción de variables bidimensionales. A diferencia de las univariantes, tienen en cuenta dos caracteres delmismo sujeto de estudio y las posibles relaciones entre dos objetos distintos.
• Análisis de la vinculación.
• Medidas de asociación.
• Regresión.
Inferencia estadística:
Cuando hablamos de inferencia en el contexto estadístico, nos estamos refiriendo a las diversas técnicas y metodologías a través de las cuales, en base a una información, los datos, con la que previamente contamos, se realizan modelos de predicción. Además es muy relevante controlar además el margen de error en las decisiones, margen que necesariamente existe dada la aleatoriedad intrínseca en los fenómenos que analiza la estadística.
Un ejemplo muy cotidiano al respecto son las encuestas electorales de intención de voto, donde con una base de encuestados que busca ser lo más heterogénea posible, se intenta determinar cuál será el reparto de votos entre los distintos partidos políticos que se presentan a unas elecciones. Pero también el análisis del riesgo a la hora de conceder un crédito personal o hipotecario, el uso de datos para el diagnóstico diferencial en medicina preventiva, o la información que recibe un portero de fútbol sobre las habilidades y tendencias del delantero que le tirará el penalty.
Algunos de los puntos que se tratarán en este módulo en relación a la inferencia estadística serán:
• Variables aleatorias.
• Modelos de distribución de probabilidad.
• Estimulación puntual de parámetros.
• Estimulación por intervalos de confianza.
• Contrastes paramétricos.
• Contrastes no paramétricos.