La inferencia estadística
Dominio 3 Estructuras lineales y estadística inferencial
RAEI3
La inferencia estadística
Analiza y modela la relación entre variables numéricas mediante regresión lineal para describir asociaciones y realizar predicciones en diversos contextos.
Indicadores de conocimiento
ICEI9
Describe y cuantifica la fuerza y dirección de la relación entre dos variables numéricas mediante coeficientes de correlación y gráfico de dispersión.
ICEI10
Ajusta modelos de regresión lineal simple y multiple, para estimar el efecto de una(s) variable(s) sobre otra y realizar predicciones apoyándose en software estadístico.
ICEI11
Evalúa la calidad del modelo mediante el análisis clasico de residuos (Normalidad, homocedasticidad e independencia) y el coeficiente de determinación.
ICEI12
Interpreta los resultados generados por el software estadístico para sustentar conclusiones y apoyar la toma de decisiones en contextos reales.
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RAEI1
La inferencia estadística
Estima parámetros poblacionales a partir de muestras utilizando principios de muestreo y modelos probabilísticos, para caracterizar fenómenos y comprender la incertidumbre asociada a la inferencia estadística.
Indicadores de conocimiento
ICEI1
Explica el papel del muestreo en la inferencia estadística y reconoce distintos tipos de muestreo (probabilístico y no probabilístico)
ICEI2
Comprende las propiedades de los estimadores puntuales (insesgadez, eficiencia, consistencia), de las distribuciones muestrales (Z, t Chi^2 y F) y el papel del Teorema Central del Límite en la inferencia.
ICEI3
Calcula e interpreta intervalos de confianzas sobre diversos parámetros poblacionales (media, proporción, varianza, desviación estándar y sus diferencias) apoyándose en tecnología.
ICEI4
Reconoce y selecciona distribuciones de probabilidad continuas (Normal, Log-normal, Exponencial, Gamma ó Weibull) para modelar fenómenos observados en distintos contextos disciplinares.
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RAEI2
La inferencia estadística
Plantea y contrasta hipótesis estadísticas sobre parámetros poblacionales a partir de una o más muestras, utilizando software estadístico para fundamentar la toma de decisiones en diferentes contextos.
Indicadores de conocimiento
ICEI5
Formula hipótesis estadística (nula y alternativa) pertinentes para diversos parámetros de interés que buscan dar respuesta a interrogantes en diversos contextos.
ICEI6
Selecciona métodos estadísticos adecuados para el contraste de hipótesis de una y más dos muestras (pruebas Z, t, ANOVA de una vía y chi-cuadrado), según el objetivo, el comportamiento de los datos (Verificación de supuestos: normalidad, independencia y homogeneidad de varianzas), y el parámetros de interés.
ICEI7
Calcula e interpreta valores p, tamaños de efecto y potencia estadística.
ICEI8
Argumenta decisiones a partir del análisis de reporte estadísticos claros resultados de pruebas de hipótesis arrojados por un software estadístico.
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