
Conocer, comprender e interpretar los principios básicos de los modelos de regresión lineal para aplicar las técnicas en campos diversos, mediante el análisis de la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, considerando la suposición de que esta relación puede representarse de manera lineal. Estos modelos permiten predecir el valor de la variable dependiente en función de las variables explicativas, estimando los coeficientes que minimizan el error en el ajuste de los datos.
- Profesor: Verónica Arredondo Luna

Objetivos
- Profesor: Vanessa Bacio
Objetivos
- Profesor: Edgar Esaul Saucedo Becerra

El objetivo general del curso es:
Calcular distribuciones muestrales a partir de funciones de variables aleatorias con la finalidad construir e interpretar estimadores puntuales y por intervalo y probar hipótesis estadísticas.
El estudiante aprenderá a describir situaciones y fenómenos aleatorios , continuos o discretos, mediante funciones de variables aleatorias, funciones de probabilidad o densidad conjunta, función de distribución y uso de densidades marginales para el entendimiento de distribuciones multivariadas.
Asimismo, podrá caracterizar estadísticos específicos (como la media o varianza) de variables aleatorias, con distribución Normal y no Normal, mediante la distribución de probabilidad de dichos estadísticos o a partir del Teorema del Límite central.
Adicionalmente, será capaz de construir estimadores puntuales y por intervalo, considerando las propiedades de los mismos, con la finalidad de aproximar valores parametrales a partir de la información recabada en una muestra.
Como fin particular, el estudiante comprenderá los paradigmas y procedimientos de prueba para probar hipótesis estadísticas de uno o más parámetros poblacionales a partir de una muestra observada.
- Profesor: Verónica Arredondo Luna
Objetivo
- Profesor: Juan Martínez Ortíz
Objetivos
- Profesor: Vanessa Bacio