Contenido sugerido 

1. Introducción a la modelación estadística y al razonamiento inductivo. Objetivos de la modelación estadística. Modelos probabilísticos y estadísticos, relación y diferencias; ejemplos. Modelos paramétricos y no paramétricos. Familias de distribuciones más importantes. La ciencia y la importancia de la Estadística en ella. 
2. Introducción a pruebas de hipótesis y su rol en la validación de modelos.  Conceptos básicos. Uso adecuado de p-valores. Gráficas cuantil-cuantil. Prueba Ji-Cuadrada de Pearson para validar modelos multinomiales.
3. Conceptos fundamentales de estimación en la modelación estadística.
4.  Modelos estadísticos multiparamétricos. 
5. Comparación y selección de modelos estadísticos paramétricos
6. Estimación de parámetros usando propiedades asintóticas de los estimadores de máxima verosimilitud y de momentos.  

Sugerencias de Bibliografia

1. Box, G. E. P. (1980). Sampling and Bayes’ Inference in Scientific Modelling and Robustness. JRSS, Series A, V.143, No. 4. pp. 383-430.
2. Box y Tiao.(1992).  Bayesian Inference in Statistical Analysis. Nueva York, John Wiley.
3. Kalbfleisch, J. G. (1985). Probability and Statistical Inference. Vol. 2. Springer-Verlag.
4. Roussas, G. G. (1997). A Course in Mathematical Statistics. Academic Press.
5. Mood, A. M., Graybill, A. F. y Boes, D. (1974). Introduction to the Theory of Statistics. Mc Graw Hill.
6. Hogg, R. V. y Craig, A. T. (1978). Introduction to Mathematical Statistics. Collier Mac Millan Internacional Editions.
7. Pawitan, Y. (2001). In All Likelihood. Statistical Modeling and Inference Using Likelihood. Oxford: Oxford Science Publications.
8. Sagan, Carl (1995). El mundo y sus demonios. La ciencia como una luz en la oscuridad. México: Editorial Planeta.
9. Sprott, D. A. (2000). Statistical Inference in Science. Springer-Verlag.
10. Sprott, D. A. (2004).What is Optimality in Scientific Inference? en Institute of Mathematical Statistics Lecture Notes, V. 44.
11. Evans, M., Hastings, N. y Peacock, B. (1993). Statistical Distributions. John Wiley & Sons.
12. Edwards, A. W. F. (1992). Likelihood. Johns Hopkins.
13. Cox, D.R., and Hinkley, D.V. (1973), Theoretical Statistics, Chapman and Hall.
14. Serfling, R. (1980). Approximation Theorems of Mathematical Statistics, Wiley.
15. Kalbfleisch, J. G. (1985). Probability and Statistical Inference. Vol. 1. Springer-Verlag.