Guía docente de Probabilidad (2971136)

Se recomienda haber cursado las asignaturas Estadística Descriptiva e Introducción a la Probabilidad, de la materia básica Matemáticas, y Análisis Matemático I, de la materia obligatoria Análisis Matemático.

• Variables aleatorias continuas: características y modelos.
• Vectores aleatorios: características y modelos.
• Independencia de variables aleatorias.
• Distribuciones condicionadas: problemas de regresión y correlación.
• Leyes de los grandes números y teorema central del límite.

• Asimilar el concepto de variable aleatoria continua en la modelización de incertidumbre.
• Adquirir las herramientas para trabajar con distribuciones multidimensionales de probabilidad. Equivalentemente, adquirir los conceptos básicos y resultados sobre vectores aleatorios y distribuciones multidimensionales, en particular, teorema de cambio de variable, distribución del máximo y mínimo y función generatriz de momentos.
• Estudio de propiedades y resultados asociados al concepto de independencia en variables aleatorias.
• Cálculo y características de las distribuciones condicionadas. Aplicación al problema de descomposición de la varianza y regresión e ilustración en ejemplos concretos (Multinomial y Normal Bivariante).
• Derivación de resultados límite básicos para familias y secuencias de variables aleatorias.

TEMARIO TEÓRICO:

• Tema 1. Variables aleatorias continuas: características y modelos.
• Tema 2. Vectores aleatorios: caracterízación de distribuciones multidimensionales.
• Tema 3. Independencia de variables aleatorias.
• Tema 4. Distribuciones condicionadas: regresión y correlación.
• Tema 5. Algunos modelos de distribuciones multidimensionales.
• Tema 6. Introducción a las leyes de los grandes números y al problema central del límite.

TEMARIO PRÁCTICO:

• Tema 1. Problemas sobre cálculo de probabilidades (aproximación normal del modelo binomial y de Poisson), cálculo de momentos, y funciones generatrices de momentos de las distribuciones continuas estudiadas.
• Tema 2. Problemas sobre cálculo de la función de distribución de probabilidad de un vector aleatorio, cálculo de la función masa de probabilidad y de densidad de probabilidad marginales y condicionadas, cambio de variable bidimensional, cálculo de la función de distribución, y la función masa de probabilidad y función de densidad de probabilidad asociadas, en el caso discreto y continuo. Cálculo de marginales y distribución conjunta del máximo y del mínimo, cálculo de los momentos y función generatriz de momentos bidimensionales.
• Tema 3. Problemas sobre la aplicación de la definición, caracterización y propiedades de independencia entre variables aleatorias unidimensionales y entre familias de variables aleatorias. Resolución de problemas que contemplan la aplicación de la propiedad de reproductividad de ciertas familias de distribuciones discretas y continuas.
• Tema 4. Problemas sobre la aplicación de las propiedades de la esperanza condicionada, cálculo y propiedades de los momentos condicionados. Para el caso bidimensional: se contemplarán problemas sobre cálculo de las curvas y rectas de regresión mínimo cuadrática, cálculo de las correspondientes razones de correlación, el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación lineal e interpretación, cálculo del error cuadrático medio asociado a la curvas y rectas de regresión.
• Tema 5. Problemas sobre el cálculo de probabilidades en el modelo Multinomial y Normal Bivariante. Cálculo de las distribuciones marginales y condicionadas, así como de las rectas de regresión mínimo-cuadráticas, y el error cuadrático medio asociado, en ambos modelos. Cálculo de la función generatriz de momentos en el modelo Multinomial y Normal Bivariante. Problemas sobre aplicación del resultado de normalidad de combinaciones lineales de las componentes aleatorias de una variable aleatoria normal bidimensional.
• Tema 6. Problemas sobre convergencia de variables aleatorias, y aplicación de las Leyes Débil y Fuerte de los Grandes Números. Especialmente, se realizarán problemas sobre aplicación del Teorema Central del Límite (o Teorema de Límite Central).

• Ash, R.B. (2008). Basic Probability Theory. Dover Publications Inc., New York.
• Canavos, G. (2003). Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill Interamericana, México.
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• DeGroot, M.H., Schervish, M.J. (2002). Probability and Statistics. Addison-Wesley, Boston.
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• Vélez, R., Hernández, V. (1995). Cálculo de Probabilidades 1. UNED, Madrid.

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• Zolotariéskaia, D.I. (2006). Teoría de Probabilidades (problemas resueltos). URSS, Moscú.

• https://biblioteca.ugr.es/biblioteca-electronica

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD02. Sesiones de discusión y debate 
• MD03. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD06. Análisis de fuentes y documentos 
• MD07. Realización de trabajos en grupo 
• MD08. Realización de trabajos individuales 

• SE1. Prueba escrita 70% nota global
• SE2. Prueba oral: exposiciones de trabajos orales en clase, individuales o en grupo 10% nota global
• SE4. Técnicas basadas en la asistencia y participación activa del alumno 20% nota global

Se realizará una única prueba escrita, Examen Final, sobre todos los contenidos del curso.

Los alumnos podrán solicitar Evaluación Única, donde se contemplará una única prueba escrita o Examen Final sobre todos los contenidos del curso.