Profesor: Felipe Tobar
Auxiliares: Yeniffer Muñoz, Nelson Bruno Moreno y Tomás Banduc.
El propósito del curso es introducir a los estudiantes a los fundamentos y herramientas de la estadística, como también sus aplicaciones en la ciencia de datos. Para estos fines el curso abarca resultados y formalismos de la estadística clásica, así como resultados y herramientas de la estadística moderna. El enfoque es matemáticamente riguroso, lo cual permite que el/la estudiante comprenda en profundidad los contenidos formales del programa. Adicionalmente, el curso tiene complementos prácticos que aseguran que los estudiantes puedan diseñar e implementar soluciones estadísticas a problemas que impliquen el procesamiento de datos reales masivos. Comenzando con una revisión general de los alcances de la estadística, este curso cubre en profundidad las nociones fundamentales de los enfoques frecuentistas y bayesianos de la teoría estadística. Posteriormente, se revisan distintas herramientas estadísticas que le permitirán al estudiante abordar problemas reales de la ingeniería, de las ciencias exactas, de la industria e incluso otras disciplinas como la medicina y ciencias sociales.
Notas de clase disponibles aquí
Keener, Theoretical Statistics. Springer, 2010.
De Groot & Schervish, Probability and Statistics, Addison-Wesley, 2012.
Wasserman, All of Statistics, Springer, 2004.
Gelman et al, Bayesian Data Analysis, CRC, 2013.
Box et al, Time Series Analysis, Wiley, 2016.
McElreath, Statistical Rethinking, CRC Press, 2016.
Schervish, Theory of Statistics, Springer, 1995.
Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT, 2012.