Objetivos

• Profundizar el análisis y la aplicación de los enfoques de inferencia estadística basados en la noción de verosimilitud y de otros enfoques.
• Introducir al estudiante en la teoría y los métodos de algunas técnicas relevantes en la estadística moderna, a través de una selección de temas que permitan mostrar adecuadamente las creciente interacción entre las técnicas computacionales y la teoría de la inferencia estadística.
• Profundizar la implementación computacional de las técnicas introducidas mediante el estudio de problemas reales.

Contenido sintético
1. Repaso de nociones de inferencia estadística clásica: enfoques, definiciones, ejemplos.
2. Construcción de la verosimilitud, estimación, regiones de confianza y contraste de hipótesis estadísticas basadas en la verosimilitud.
3. Aproximaciones para grandes muestras en estadística. Resultados para grandes muestras en métodos basados en la verosimilitud.
4. Selección de métodos computacionales introducidos en el siglo XX.
5. Selección de métodos computacionales propuestos en el siglo XXI.