El objetivo de este curso es introducir al estudiante en los elementos fundamentales de la teoría de probabilidad que definen la estructura matemática que describe los fenómenos en los cuales interviene el azar, y que ocurren en un espacio o tiempo determinado.
El enfoque del curso es netamente práctico, haciendo uso de las herramientas computacionales para presentar los resultados más relevantes de los fenómenos aleatorios y su vínculo con la ciencia de datos y la modelización estadística.
Contenido
- Medida de Probabilidad
- Experimentos aleatorios y Espacios muestrales.
- Álgebra de eventos y modelo probabilístico
- Probabilidad Condicional e independencia
- Teorema de Bayes
- Variables Aleatorias
- Tipos de variables aleatorias
- Función de probabilidad y de distribución
- Teorema de cambio de variable.
- Independencia de variables aleatorias
- Características numéricas de las variables aleatorias y momentos.
- Distribuciones de Probabilidad
- Distribuciones discretas más usuales
- Distribuciones continuas más usuales
- Teoremas límite y convergencias..
- Vectores Aleatorios.
- Función de probabilidad y distribución conjunta
- Función de probabilidad y distribución marginal
- Independencia y Condicionalidad
- Características numéricas de los vectores aleatorios y momentos multivariantes
- Introducción al muestreo probabilístico
