Conceptos básicos de la probabilidad; distribuciones,
momentos, independencia, distribuciones
condicionales, fórmula de Bayes, variables
unidimensionales y multidimensionales, transformaciones de variables
aleatorias, medidas de dependencia, teoremas de límite, simulación.
Algunas ilustraciones de lo anterior en aplicaciones en computación
(criptografía, optimización global, compresión de datos, sistemas expertos
probabilísticos).
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Parte 2: Análisis de datos
Visualización y análisis exploratorio de datos;
Conceptos generales de minería de datos, reconocimiento de patrones y
aprendizaje máquina;
Introducción a la inferencia estadística;
Pruebas de hipótesis;
Introducción a la regresión lineal (opcional).
Manera de evaluar: Muchas Tareas.
Tres examenes parciales; un examen final (optativo: solamente si los examenes parciales
no salieron bien).
Un proyecto.
Se toma el promedio de estas 5 (o 3) calificaciones.
Recomendación: Hacer ejercios y ejercios y ejercios es muy
importante (como ya indicado en este cartel en la carretera a
CIMAT) En primer lugar se trata de aprender a jugar con los
diferentes conceptos, aprender a reconocerlos en problemas en situaciones cotidianas
y aprender a solucionarlos de manera formal (es porque nuestra intuición es muy
engañosa para probabilidad y estadística).