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    "curso": {
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        "titulo": "Estadistica",
        "area_especialidad": "Ciencias Y Técnicas Aplicadas-Estadística",
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        "infraestructura": "Sala Taller: 100 M2 Edificado En Material Con Ventilación Y Calefacción, Servicios Higiénicos, Iluminación Natural Y Artificial. Laboratorio De Computación 100m2, 20 Equipos Con Conexión Internet. Casino, Cafetería, Entre Otros.",
        "equipamiento": "Retropoyector Para Transparencia. Notebook E Impresora Láser Datashow Televisor Y Video. Pizarrón Acrílico. Sillas Y Meza Alumnos Silla Y Mesa Profesor. Computadores Alumnos",
        "asistencia": "80",
        "requisitos_tecnicos": null,
        "fecha_procesamiento": "2025-10-30 10:42:50"
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    "objetivos": [
        {
            "numero_objetivo": "1",
            "objetivo_texto": "1. Comprender Y Aplicar Los Conceptos Y Distribución De La Estadística Descriptiva Y Los Utilizados En La Teoría De Probabilidades.",
            "contenido": "1. Presentación Y Descripción De Datos: Distribuciones De Frecuencia; Representación Gráfica; Identificación De Distribuciones (Moda, Media, Mediana, Recorrido, Varianza, Coeficiente De Variación) 2. Experimento Aleatorio: Espacio Muestral, Evento O Suceso; Definición De Probabilidad; Espacios Muestrales Finitos; Repaso De Análisis Combinatorio: Principio De Multiplicación, Principio De Suma, Permutaciones, Probabilidad Hipergeométrica; Probabilidad Condicional: Teorema De Multiplicación, Probabilidad Total, Teorema De Bayes; Sucesos Independientes.",
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            "horas_practicas": 30,
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        {
            "numero_objetivo": "2",
            "objetivo_texto": "2. Identificar Y Aplicar Las Distribuciones Principales De Variables Aleatorias Discretas Y Continuas.",
            "contenido": "1. Variables Aleatorias Unidimensionales: Variables Discretas (Función De Cuantía Y Función De Distribución); Variables Continuas (Función De Densidad Y Función De Distribución); Funciones De Variables Aleatorias. 2. Algunas Variables Aleatorias Discretas: Bernoulli, Binomial, Hipergeométrica, Multinomial, Geométrica, Poisson, Binomial Negativa. 3. Algunas Variables Aleatorias Continuas: Uniforme, Gamma, Exponencial, Chi-Cuadrado, Normal, Comparación De Algunas Distribuciones.",
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            "horas_practicas": 30,
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        {
            "numero_objetivo": "3",
            "objetivo_texto": "3. Conocer Los Fundamentos Y Campos De Acción De La Inferencia Estadística.",
            "contenido": "El Concepto De Inferencia Estadística: Los Problemas De La Inferencia Estadística, Estimación Y Verificación Estadísticas, La Inferencia Estadística Y La Teoría De Decisiones.",
            "horas_teoricas": 13,
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            "objetivo_texto": "4. Comprender Y Aplicar El Test De Hipótesis Y La Verificación Estadística.",
            "contenido": "Test De Hipótesis Paramétricos Y Verificación Estadística: Conceptos Básicos, Errores Tipo I Y Ii, Función De Potencia, Lema De Neyman-Pearson, Pruebas Uniformemente Más Potentes, Pruebas Sobre Medias, Varianzas Y Proporciones.",
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            "objetivo_texto": "5. Comprender Y Aplicar El Muestreo Aleatorio Y Los Procedimientos De Estimación.",
            "contenido": "1. Muestreo Aleatorio: Muestra Aleatoria, Distribuciones Exactas En El Muestreo, Distribuciones Para Muestras Grandes. 2. Estimación Puntual En Parámetros: El Concepto De Estimador, Propiedades Deseables De Los Estimadores, Métodos De Estimación Puntual, Método De Los Momentos, Método De La Máxima Verosimilitud. 3. Estimación Por Intervalo: Intervalos De Confianza Para Medias, Varianzas, Diferencias De Medias Y Razón De Varianzas En El Caso De Distribuciones Normales; Intervalos De Confianza Para Muestras Grandes; Otro Método De Construcción Para Intervalos Confidenciales.",
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