Este curso se enfoca en los pilares de la inferencia estadística. Se trabaja el Teorema Central del Límite y su aplicación en la media y suma muestral, reforzando distribuciones y uso de tabla normal. Se profundiza en las propiedades de los estimadores (sesgo, varianza, eficiencia y error cuadrático medio) para evaluar cuál estimador es más conveniente. También se desarrollan los principales métodos de estimación puntual: método de momentos y máxima verosimilitud, aplicados paso a paso en ejercicios tipo prueba. Finalmente, se termina con intervalos de confianza, considerando varianza conocida y desconocida, e incorporando normal, t-Student y chi-cuadrado como herramientas clave para estimar parámetros poblacionales con respaldo teórico y práctico.