| "Tema 1.- Estadística descriptiva: Introducción a la Biometría. Tipos de datos. Tablas y gráficas. Medidas de posición , dispersión. Medidas biométricas.
Tema 2.- Calculo de Probabilidades: Conceptos básicos, métodos de conteo. Probabilidad y propiedades. Probabilidad condicionada. Sucesos independientes. Regla de Bayes. Diagnóstico clínico. Arboles de decisión.
Tema 3.- Variables aleatorias discretas. Distribuciones de probabilidad: Variables aleatorias. Medidas de una variable. Distribuciones binomial, de Poisson e hipergeométrica. Distribución conjunta. Independencia de variables.
Tema 4.- Variables aleatorias continuas: Definiciones. Distribuciones uniforme y normal. Aplicaciones al diagnóstico clínico, curvas ROC. Variables media muestral y varianza muestral. Distribuciones chi cuadrado, t y F.
Tema 5.- Nociones básicas de muestreo: Tipos de muestreo. Distribuciones de muestreo.
Tema 6.- Estimación de parámetros: Estimador puntual. Propiedades de los estimadores. Estimador máximo verosimil. Estimaciones por intervalos. Principales ejemplos de intervalos de confianza. Tamaño muestral.
Tema 7.- Pruebas de hipótesis: Test de hipótesis. Hipótesis nula y alternativa. Significación. Región crítica. Principales contrastes: para medias y varianzas, para comparación de medias y varianzas, para prevalencias y comparación de tasas y prevalencias.
Tema 8.- Pruebas de Bondad de ajuste. Tablas de contingencia: Pruebas de bondad de ajuste de la chi cuadrado. Test de normalidad. Prueba de homogeneidad e independencia de variables cualitativas. Aplicación a la comparación de prevalencias." |
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