Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Física (plan 2002) 2017-1

Optativas, Temas Selectos de Astrofísica I

Grupo 8292 4 alumnos.
Introducción a la Astroestadística
Salón de Seminarios 436. Cuarto Piso del Departamento de Física
Profesor Elizabeth Martínez Gómez lu mi 12 a 13:30
Ayudante
 

TEMAS SELECTOS DE ASTROFISICA I: INTRODUCCION A LA ASTROESTADISTICA
Semestre: Agosto--Diciembre 2016
Profesora: Elizabeth Martínez Gómez
Departamento Académico de Estadística
e-mail: elizabeth.martinez@itam.mx
Tel: 5628-4000 ext. 3853


Horario de clase: Lunes y Miércoles 12:00PM--1:30 PM.

Salón: por confirmar

Objetivos del curso: En este curso introductorio de Astroestadística el alumno estudiará algunas
de las técnicas estadísticas más comunes que van desde distribuciones de probabilidad hasta el análisis
multivariado. En cada tema se explicarán los fundamentos estadísticos acompañados de una motivación
astronómica; además de aplicarlo a problemas reales. Para este propósito se empleará el lenguaje
estadístico R.

Prerrequisitos:

  •  Cálculo Diferencial e Integral I y II.
  •  Física Contemporánea
  •  Computación.

Comentarios: El curso está dirigido a estudiantes de licenciatura de la carrera de Física y Ciencias
de la Tierra. Sin embargo, cualquier estudiante de Matemáticas con interés (o curiosidad) en conocer campos de
investigación nuevos también es bienvenido. Los estudiantes interesados envíen un correo electrónico y
en el mismo indiquen el semestre que cursan y alguna preferencia de horario.


Bibliografía básica:

  •  Babu, G. J. & Feigelson, E. D. (1996). Astrostatistics. Chapman & Hall, UK.

Bibliografía recomendada:

  •  Bowman, A. W. & Azzalini, A. (1997). Applied Smoothing Techniques for Data Analysis. Clarendon Press, UK.
  •  Higgins, J. J. (2004). An Introduction to Modern Nonparametric Statistics. Thomson/Brooks--Cole, Belmonk.
  •  Johnson, R. A. & Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, Englewood Cli ffs.
  •  Sheather, S. J. (2009). A Modern Approach to Regression with R. Springer, Berlin.

Temario


1. Introduccion a la Astroestadística.
(a) Breve historia de la Estadística en la Astronomía.
(b) Algunos de los retos actuales en la Astroestadística.


2. Fundamentos de Probabilidad.
(a) Espacios muestrales y eventos.
(b) Probabilidad y axiomas de la probabilidad.
(c) Probabilidad condicional e independencia.
(d) Probabilidad total y teorema de Bayes.
(e) Variables aleatorias: caso discreto y continuo.
(f) Algunas familias paramétricas (discretas y continuas).
(g) Teoremas límite.
(h) Aplicaciones.


3. Inferencia Estadística I (Clásica paramétrica)
(a) Conceptos básicos en la inferencia estadística.
(b) Estimación puntual y por intervalos.
(c) Pruebas (o contraste) de hipotésis paramétricas.
i. Conceptos básicos.
ii. Prueba de hipotésis para una muestra: media, proporción, varianza.
iii. Prueba de hipotésis para dos muestras independientes: media, proporción, varianza.

Caso especial: prueba de hipótesis para la diferencia de medias en muestras dependientes.
iv. Métodos de remuestreo: bootstrap y jacknife.
v. Selección de modelos y bondad de ajuste.
vi. Aplicaciones.


4. Inferencia Estadística II (Clásica no paramétrica)
(a) Conceptos básicos.
(b) Pruebas de hipótesis para dos muestras independientes: U Mann--Whitney, Kruskal--Wallis.
(c) Pruebas de hipótesis para dos muestras dependientes: prueba del signo, Wilcoxon, correlación de Spearman.
(d) Tablas de contingencia.
(e) Aplicaciones.


5. Modelos de Regresión
(a) Conceptos básicos.
(b) El modelo de regresión lineal simple.
(c) Modelos no lineales: regresión Poisson y regresión logística
(d) Validación de modelos, selección y mal especi ficación.
(e) Aplicaciones.


6. Estadística multivariada
(a) Conceptos básicos.
(b) Pruebas de hipótesis.
(c) Relaciones entre variables.
(d) Clasi ficación y clustering.
(e) Aplicaciones.

 


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