1. Distribución rectangular
  2. - Distribución rectangular estandarizada
  3. Distribución triangular
  4. - Distribución triangular estandarizada
  5. Distribución trapezoidal
  6. - Distribución trapezoidal estandarizada
  7. Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
  8. Distribución exponencial
  9. Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
  10. - Distribución beta
  11. Distribución normal
  12. Distribuciones relacionadas con la distribución normal
  13. - La distribución χ 2 de Pearson
  14. - La distribución t de Student
  15. - La distribución F de Snedecor
  16. Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra

  1. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
  2. Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
  3. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
  4. Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
  5. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas
  6. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales
  7. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)
  8. - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados
  9. Distribución para el cociente de varianzas
  10. Distribución para la proporción muestral
  11. Distribución para la diferencia de proporciones muestrales

  1. Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
  2. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta
  3. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua
  4. - Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
  5. - Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
  6. Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
  7. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  8. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
  9. - Estimadores insesgados
  10. - Estimadores eficientes
  11. - Estimadores consistentes
  12. - Estimadores suficientes

  1. Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
  2. - Caso en el que la varianza de la población es conocida
  3. - Caso en el que la varianza es desconocida
  4. Intervalo de confianza para una proporción
  5. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
  6. - Caso de ambas varianzas conocidas
  7. - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales
  8. - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)
  9. - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados
  10. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
  11. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  12. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
  13. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
  14. - Intervalos de confianza bilaterales
  15. Intervalo de confianza para la razón de varianzas
  16. - Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
  17. Construcción de regiones de confianza

  1. Formulación de un contraste de hipótesis
  2. - Hipótesis nula y alternativa
  3. - Región de rechazo y tipos de error
  4. - Función de potencia
  5. Contraste de hipótesis para la media de una población normal
  6. - Contraste para la media cuando la varianza es conocida
  7. - Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
  8. - Contraste para la proporción
  9. Contraste para la diferencia de medias
  10. - Caso en el que se conocen las varianzas
  11. - Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales
  12. - Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos
  13. Contraste para la diferencia de proporciones
  14. Contraste para la varianza
  15. - Región de rechazo y función de potencia
  16. - Cálculo de σ 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
  17. Contraste para la razón de varianzas
  18. - Contraste de dos colas
  19. - Contraste de una cola a la derecha
  20. Análisis de razón de verosimilitudes

  1. Introducción a los modelos econométricos
  2. Especificación y estimación del modelo lineal simple
  3. - Introducción
  4. - Estimación mínimo-cuadrática
  5. - Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
  6. Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
  7. - Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo

  1. Estimadores máximo-verosímiles
  2. - Otras propiedades de los estimadores del MLS
  3. Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
  4. Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
  5. Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
  6. El coeficiente de determinación
  7. Análisis de la varianza en la regresión
  8. Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
  9. Explotación del MLS
  10. - Predicción puntual óptima
  11. - Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Yˆ0 X0 ]
  12. - Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo
  13. El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
  14. - Propiedades algebraicas y estadísticas
  15. - Inferencia en el MLS normal y sin término independiente
  16. Ejercicio tipo del MLS