1. ESTADISTICA DESCRIPTIVA (2h)
1.1. Conceptos básicos
1.2. Descripción gráfica de los datos
1.3. Medidas numéricas descriptivas  

2. PROBABILIDAD (3h)
2.1. Espacio muestral. Sucesos. Algebra de sucesos
2.2. Definición axiomática de Probabilidad. Propiedades.
2.3. Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes.

3. VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y PRINCIPALES DISTRIBUCIONES (4h)
3.1. Concepto de variable aleatoria.- Función de densidad y de distribución
3.2. Esperanza matemática y Varianza.- Propiedades
3.3. Principales distribuciones discretas (binomial, geométrica, de Poisson, etc...)

4. VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS Y PRINCIPALES DISTRIBUCIONES (4h)
4.1. Distribución Normal
4.2. Distribuciones relacionadas con la Normal
4.3. Teorema Central del Limite

5. MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES EN EL (2h)
5.1. Muestras aleatorias.
5.2. Estadísticos o Estimadores.
5.3. Principales Distribuciones en el muestreo.

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALO (6h)
6.1. Estimación Puntual.
6.2. Estimación por Intervalos.
6.3. Tamaño de la muestra.  Error estándar de la estimación puntual.

7. PRUEBA DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS (6h)
7.1. Conceptos Básicos.
7.2. Relación entre contraste de hipótesis y estimación por intervalos.
7.3. Expresiones para los distintos contrastes.

8. REGRESIÓN LINEAL (3h)
8.1.- Concepto de regresión lineal
8.2.- Regresión lineal simple.
8.3.- Estudio de la linealidad de la regresión.