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
- Recapitulaci�n conceptual (mas que axiom�tica) de los fundamentos de la probabilidad: distribuciones, momentos, independencia, distribuciones
condicionales, f�rmula de Bayes, variables unidimensionales y multidimensionales.
- Simulaci�n
- Cadenas de Markov
- Aplicaciones:algoritmos probabil�sticos (criptograf�a, m�todos de b�squeda, etc.) y sistemas expertos (probabil�sticos), algoritmos gen�ticos.
Parte 2: An�lisis de datos
- An�lisis exploratorio: Boxplots, QQ-plots, Scatterplots etc.
Cluster analysis y componentes principales, el uso de �rboles
Conceptos generales de redes neuronales, miner�a de datos, clasificaci�n y reconocimiento de patrones
- Pruebas de hip�tesis (promedio y igualdad de distribuciones): param�trico y noparam�trico
- Regresi�n 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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