Estadistíca y probabilidad aplicada
ago-dic 99
Profesor: Johan Van Horebeek
Oficina: H-6, Ext: 164
Correo electrónico: horebeek@cimat.mx
Pre-requisitos: - .
Contenido:
Parte 1: Probabilidad
- Recapitulación conceptual (mas que axiomática) de los fundamentos de la probabilidad: distribuciones, momentos, independencia, distribuciones
condicionales, fórmula de Bayes, variables unidimensionales y multidimensionales.
- Simulación
- Cadenas de Markov
- Aplicaciones:algoritmos probabilísticos (criptografía, métodos de búsqueda, etc.) y sistemas expertos (probabilísticos), algoritmos genéticos.
Parte 2: Análisis de datos
- Análisis exploratorio: Boxplots, QQ-plots, Scatterplots etc.
Cluster analysis y componentes principales, el uso de árboles
Conceptos generales de redes neuronales, minería de datos, clasificación y reconocimiento de patrones
- Pruebas de hipótesis (promedio y igualdad de distribuciones): paramétrico y noparamétrico
- Regresión lineal
Por la importancia de los ejercicios se organiza un laboratorio de ejercicios cada viernes (responsable Salvador Gutierrez)
Manera de evaluar: Examen 80%; proyecto 20%.
Bibliografía
- Laurie Snell, Introduction to Probability, AMS, 1998.
- Introduction to Statistics, the nonparametric way, G. Noether, Springer Verlag, 1990
- Visual Statistics (Software educativo) McGraw-Hill , 1998 (material disponible con Johan).
- G. Grimmett & D. Stirzaker: Probability and Random Processes, Oxford Press, 1991.
- Notas propias
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