intersección de sucesos y del suceso Aplicación del cálculo de contrario. probabilidades a juegos de azar. - Probabilidad: Utilización del cálculo de probabilidades para tomar decisiones. • A priori y a posteriori. Elaboración de tablas de • Condicionada. contingencia. • Compuesta. - Tablas de contingencia. - Probabilidad total. Teorema de Bayes. CRITERIOS DE EVALUACIÓN: Asignar e interpretar probabilidades a sucesos aleatorios simples y compuestos (dependientes o independientes) utilizando técnicas de conteo directo, diagramas de árbol o cálculos simples OBJETIVOS MÍNIMOS: - Distinguir los tipos de sucesos y si son o no equiprobables. - Saber determinar probabilidades a priori y a posteriori. - Asignar probabilidades a sucesos compuestos. - Adquirir el concepto de probabilidad condicionada y asignar probabilidades a sucesos condicionados NIVEL MÍNIMO DE CONOCIMIENTOS: Procedimientos: - Distinción entre sucesos aleatorios y deterministas. Conceptos: - Sucesos aleatorios. - Realización de operaciones con sucesos: unión, - Tipos de sucesos: elementales y compuestos, seguro e intersección, simplificación, ... - Aplicación de distintas técnicas para el cálculo de imposible, compatibles e incompatibles. - Unión e intersección de sucesos. Suceso contrario. probabilidades. - Probabilidad de un suceso. Ley de Laplace. - Aplicación del cálculo de probabilidades a juegos de - Probabilidad: azar. * A priori y a posteriori. - Reconstrucción de tablas de contingencia a partir de un número mínimo de datos. * Condicionada. * Compuesta. - Probabilidad total. Teorema de Bayes.
Unidad nº 2 Introducción a la inferencia estadística: la elección de las muestras, condiciones de representatividad y análisis de las conclusiones que cabe extraer de ellas. OBJETIVOS:
- Distinguir entre población y muestra. - Estudiar la representatividad de una muestra. - Aproximarse al concepto de inferencia estadística. - Realizar una estimación. PROCEDIMIENTOS: ACTITUDES: CONCEPTOS: - Valorar la necesidad del muestreo - Población y muestra. Tipos de - Elección de una muestra al azar, simple y estratificada. para hacer una estimación. muestras. Técnicas de muestreo - Estimación estadística. - Estudio de la representatividad de - Saber apreciar la representatividad - Parámetros poblacionales y una muestra. de una muestra. estadísticos muestrales. - Selección de muestras con y sin - Apreciar cómo a partir de una reemplazamiento. muestra de tamaño muy pequeño se - Inferencia estadística. - Distribuciones muestrales (de - Inferencia mediante estimación pueden obtener resultados absolutamente fiables para toda una puntual. medias, de proporciones y de - Estimaciones por intervalos de población por muy grande que sea el diferencias y sumas). - Estimaciones. Estimación puntual y confianza. tamaño de la misma. por intervalos de confianza CRITERIOS DE EVALUACIÓN: Planificar y realizar estudios concretos partiendo de la elaboración de encuestas, selección de la muestra y estudio estadístico de los datos obtenidos, para inferir conclusiones, asignándoles una confianza medible, acerca de determinadas características de la población estudiada. OBJETIVOS MÍNIMOS: - Distinguir entre población y muestra. - Estudiar la representatividad de una muestra. - Aproximarse al concepto de inferencia estadística. - Realizar una estimación. NIVEL MÍNIMO DE CONOCIMIENTOS: Conceptos: Procedimientos: - Población y muestra. - Elección de una muestra al azar, simple y - Técnicas de muestreo. estratificada. - Condiciones de representatividad de una muestra. - Estudio de la representatividad de una muestra.