Temas Selectos en Estadística

Dada la falta de espacios para hablar de un tópico tan importante como la Estadística y Probabilidad en la Facultad de Psicología, UNAM se creó este curso con el objetivo de dar fundamentos teóricos de algunos modelos estadísticos que solo son enseñados de forma práctica en clase con programas como SPSS o R, pero sin indagar en su correcta interpretación y uso.

Temario

Cada tema tiene su propio link a las presentaciones en línea.

Temario Breve con Links.

1. Repaso de Estadística Descriptiva.
   1. Parte 1: Probabilidad
   2. Parte 2: Visualizaciones y Teorema del Límite Central
2. Estimación en Estadística y Modelos Lineales Generalizados.
   1. Parte 1: Regresión Lineal por Mínimos Cuadrados y Regresión Logística por Máxima Verosimilitud
   2. Parte 2: Estimación de parámetros Bayesiana, Introducción a algoritmos MCMC
3. Comparación de Modelos (Prueba de Hipótesis).

Temario Detallado.

1. Repaso Estadística Descriptiva.

   1. Procesos generadores de datos.
      1. Probabilidad.
      2. Distribuciones de Probabilidad.
   2. Descripción de datos.
      1. Media, moda, mediana, curtosis, asimetría.
      2. Varianza, rango, desviación estándar, percentiles.
   3. Visualizaciones básicas.
      1. Histogramas.
      2. Boxplots.
      3. Diagramas de violín.
      4. Scatter plot.
   4. Consideraciones y teoremas importantes.
      1. Muestreo aleatorio.
      2. Ley de los grandes números.
      3. Teorema del límite central.

2. Estimación en Estadística.

   1. Mínimos Cuadrados.
   2. Máxima Verosimilitud.
   3. Estimación Bayesiana.

3. Modelos Lineales Generalizados.

   1. Modelo lineal simple.
      1. Modelo lineal general.
      2. Regresión Lineal.
   2. Modelos lineales para datos no lineales.
      1. Conceptos básicos.
      2. Modelo Logístico.
      3. Modelo de Poisson.

4. Comparación de Modelos (Prueba de Hipótesis).

   1. T-Student.
   2. ANOVA.
   3. Chi-cuadrada.
   4. Prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney.
   5. Prueba de Kruskal-Wallis.
   6. Valores P, Factor de Bayes y Grados de Libertad.

5. Ejemplos en Psicología (Nota: incluidos dentro de los otros temas).

   1. Ley Generalizada de Igualación.
   2. Predicción de disparos neuronales.
   3. Psicometría: Modelo de Rasch.

Tecnologías.

Proyecto creado con Quarto, R y Visual Studio Code.

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MIT