UNIDAD DE POSGRADO Y EDUCACIÓN PERMANENTE FORMULARIO DE PROPUESTA DE CURSOS Datos generales del curso Tipo de curso a) Posgrado Académico b) Posgrado Profesional c) Posgrado Académico y Profesional d) Únicamente Educación Permanente e) Grado (optativos de 5to) X Cupo máximo de estudiantes: 20 Cupo mínimo de estudiantes: 7 Modalidad del Curso: SERVICIO : X Presencial A Distancia Universidad de la República - Facultad de Agronomía DEPARTAMENTO O UNIDAD : NOMBRE DEL CURSO : PALABRAS CLAVES (3): Departamento de Biometría, Estadística y Computación Estadística I: Principios de Estimación e Inferencia Estadística Experimento, Muestreo, Máxima Verosimilitud NOMBRE DEL CURSO EN INGLÉS: Introduction to Statistical Inference and Estimation 1. Equipo docente Para todos los docentes por favor incluir el título académico (p.ej., Ing. Agr., M.Sc., Ph.D) delante del nombre. En cargo especificar grado docente y dedicación horaria global (semanal). Docente Responsable : Nombre Gabriel Camaño Facultad de Ciencias Económicas Cargo Profesor Titular Docentes Participantes de la UDELAR : Nombre Ing. Agr. Ph.D. Lucía Gutiérrez Cargo Institución Facultad de Agronomía Especialización Profesor adjunto Especialistas invitados : Nombre Institución Cargo Especialización Docentes Extranjeros : Nombre País de origen Cargo Especialización Institución o Universidad 2. Programa del curso DESTINATARIOS : (Indique a quien va dirigido el curso citando disciplina y especialización) Estudiantes de los programas de Maestría de la UDELAR con una mínima formación en pensamiento cuantitativo (cursos de Estadística o equivalentes). OBJETIVOS: (Indique brevemente los objetivos principales del curso) A. Generales: Promover el entendimiento de la investigación en disciplinas cuantitativas para una correcta interpretación del alcance de los resultados y la capacidad de estimación e inferencia a partir de los datos obtenidos. B. Específicos: - Comprender los conceptos referidos a la estimación y la inferencia estadística. - Resaltar las diferencias conceptuales entre muestreos y experimentos. - Desarrollar la capacidad de análisis crítico de la interpretación de datos. - Comprender el concepto de Máxima Verosimilitud y su rol en la investigación. CONTENIDOS : Unidades Temáticas (Indique brevemente los principales contenidos temáticos del curso) 1. Definiciones previas: experimento, espacio muestral, función, variable aleatoria, evento, probabilidad de un evento, función de probabilidad, teoría de conjuntos, la probabilidad como límite de la frecuencia relativa. 2. Variable Aleatoria (VA), VA discreta, VA continua. 3. Función de distribución de probabilidad, función de densidad de probabilidad, función de masa de probabilidad. 4. Distribuciones teóricas aplicables a diferentes tipos de variables agronómicas. 5. Muestra Aleatoria (MA) y distribución conjunta de la MA. 6. Función de verosimilitud. 7. Estadístico, estimador, estimación, estimador de máxima verosimilitud. 8. Prueba de hipótesis, errores tipo I y II, medida de los errores. Intervalo de confianza. La prueba de razón de verosimilitud. METODOLOGÍA : CURSOS PRESENCIALES: Exposiciones Otras (indicar cual/es) X Trabajos Prácticos X Actividades Grupales X CURSOS A DISTANCIA: Video-conferencia X Materiales escritos Internet X En caso de utilizar videoconferencia: Localidad emisora FAGRO - Sayago Localidades receptoras Paysandú SISTEMA DE EVALUACIÓN (en caso de realizarse evaluación de los estudiantes) : Sistema de evaluación continua: Se realizarán controles de lectura, parciales cortos y tareas todas las semanas del curso. Además cada estudiante deberá discutir un artículo científico en forma grupal. La calificación final será el promedio de todas las actividades. BIBLIOGRAFÍA : De ser posible referida a la sección o bolilla correspondiente. Bibliografía obligatoria: Casella, G., Berger, RL. 2001. Statistical Inference. Duxbury Press. USA (C&B) Bibliografía complementaria: Lindsey, JK.1995. Introductory Statistics.Clarendon Press. London Meyer, P. 1973. Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas. Fondo Educativo Interamericano. Traducción de la segunda edición. Bogotá-Santiago de Chile. Bhattacharyya, G., and Jonson, R. 1977. Statistical Concepts and Methods. Wiley. NY. Martínez Garza, A. Teoría de la Regresión y sus Aplicaciones Econométricas. Notas de Clase. Centro de Estadística y Cálculo, Colegio de Postgraduados, Chapingo, México. Bibliografía según temática 1. Definiciones previas: experimento, espacio muestral, función, variable aleatoria, evento, probabilidad de un evento, función de probabilidad, teoría de conjuntos, la probabilidad como límite de la frecuencia relativa (C&B 1.1-1.3). 2. Variable Aleatoria (VA), VA discreta, VA continua (C&B 1.4). 3. Función de distribución de probabilidad, función de densidad de probabilidad, función de masa de probabilidad (C&B 1.5-1.6). 4. Distribuciones teóricas aplicables a diferentes tipos de variables agronómicas (C&B 3.1-3.4). 5. Muestra Aleatoria (MA) y distribución conjunta de la MA (C&B 5.1-5.3). 6. Función de verosimilitud (C&B 6.1-6.3) 7. Estadístico, estimador, estimación, estimador de máxima verosimilitud (C&B 7) 8. Prueba de hipótesis, errores tipo I y II, medida de los errores. Intervalo de confianza. La prueba de razón de verosimilitud (C&B 8.1-8.3; 10) CRONOGRAMA DEL CURSO : Año: 2011 Trimestre (ver cronograma): 1 Fecha de inicio: 15/03/2011 Días y horarios: Martes y Jueves de 9-11 am Frecuencia (anual, cada dos años, a demanda) : Anual EVALUACIÓN : (Indicar si se realiza) DEL CURSO: (Por los cursantes) X (Por los docentes) (Por el responsable de Educación Permanente) DE LOS CURSANTES: (Por parte de los docentes) INTERSERVICIO : X Indique con cual / es : FECHA DE REALIZACION: HORAS TOTALES : 90 Por favor desglosar las horas totales en: Teórico, Teórico práctico, seminario, presentación oral y/o defensa de informes o realización de evaluaciones Práctica de campo o laboratorio Trabajo grupal o individual de preparación de informes Excursiones, lectura domiciliaria de bibliografía obligatoria exigible en algún tipo de evaluación y cuyos contenidos no hayan sido tratados en clase, pero formen parte de la estrategia docente del curso 40 30 20 Un curso de posgrado puede otorgar hasta 6 créditos (salvo fundadas excepciones). Para la UDELAR, 1 crédito equivale a 15 horas de trabajo del estudiante (sumando presenciales y no presenciales). CRÉDITOS SUGERIDOS : 6 LOCALIDAD : SALÓN : Montevideo Salón Posgrados (Martes) + Sala de Video-Conferencias (Jueves) Para los cursos de Educación Permanente: MATRICULA : Monto matrícula : $ No rellenar esta parte (para uso interno de la Unidad) Formulario completo Fecha recibido el formulario:__/__/____ Aval del coordinador de opción Aprobado por Comité Académico de Posgrados (fecha:__/__/____) Código del curso en BEDELÍA: ____________ Fecha límite de inscripción:__/__/____ Publicado en página web