Programa del curso:

1. Espacios de probabilidad.
2. Variables aleatorias.
3. Vectores aleatorios.
4. Momento.
5. Distribuciones.
6. Convergencia estocástica.
7. Muestreo.
8. Estimación puntual.
9. Intervalos de confianza.
10. Constrastes de hipóstesis.

Lección 1: Espacios de probabilidad

El material comentado en estos vídeos lo tenéis en el siguiente fichero:

Espacios de probabilidad

A continuación unos problemas de aplicación del Teorema de las probabilidades totales y del Teorema de Bayes:

Estos problemas comentados en este último vídeo los tenéis escritos en el siguiente fichero:

Problemas de Teoría de las probabilidades totales y Teorema de Bayes

Y ahora, los conceptos de Sensibilidad, Especificidad, Valor predictivo positivo y Valor predictivo negativo, como conceptos donde se ve la aplicación del Teorema de las probabilidades totales y del Teorema de Bayes a la Medicina:

Este último vídeo se base en el siguiente texto escrito:

Sensibilidad, Especificidad, Valor predictivo positivo y Valor predictivo negativo

Y los problemas que aparecen los tenéis escritos en el siguiente archivo:

Problemas de Sensibilidad, Especificidad, Valor predictivo positivo y Valor predictivo negativo

Y, ahora, una aplicación muy interesante de estos conceptos de probabilidad a la Medicina: las importantísimas Curvas ROC:

Este último vídeo está basado en el texto siguiente:

Análisis ROC

 

Tema 2: Variables aleatorias