Apunte autocontenido por tema: para qué sirve, cómo identificarlo en un enunciado, fórmulas clave, plantilla de resolución, mini-ejemplo y errores típicos. Cada uno con búsquedas sugeridas en YouTube de canales reales en español.
Resumir una muestra con medidas descriptivas (centro, dispersión, forma, atípicos) y modelar la relación lineal entre dos variables con regresión simple, usando Statgraphics para leer salidas y justificar conclusiones.
Calcular probabilidades cuando los sucesos dependen unos de otros: condicionar, descomponer por casos (probabilidad total) y dar la vuelta a la condicional (Bayes).
Variables aleatorias discretas: cómo modelar conteos (binomial, Poisson) y calcular probabilidades, esperanzas y ganancias esperadas.
Las variables aleatorias continuas modelan magnitudes que toman infinitos valores (tiempo, longitud, peso) usando una función de densidad cuya integral da probabilidades, y el TCL nos permite usar la normal para sumas y medias.
A partir de una muestra, estimamos parámetros poblacionales (puntual con momentos/MV) y construimos intervalos de confianza que dan un rango plausible con nivel 1−α.
Un contraste de hipótesis decide, con un nivel α fijo, si los datos contradicen una afirmación inicial $H_0$ comparando el p-valor con α.
Comparar dos poblaciones (medias y varianzas) usando contrastes F y t, distinguiendo si las muestras son independientes o pareadas.
Statgraphics es la herramienta del examen: hay que saber qué menú abrir, qué número leer de la salida y cómo interpretarlo (p-valor, IC, estimación).