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Objetivo |
Contenido |
Horas Teóricas |
Horas Prácticas |
Horas E-learning |
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Conocer Aspectos De La Estadística Descriptiva, Sus Características Y Aplicabilidad., |
Estadística Descriptiva: Distribuciones De Frecuencias ¿ Variables Estadísticas ¿ Distribuciones De Frecuencias Y Su Finalidad ¿ Interpretaciones De Las Distribuciones De Frecuencias ¿ Formalización De Las Distribuciones De Frecuencias ¿ Representación Gráfica De Las Distribuciones De Frecuencias ¿ Resolución De Problema: Taller Estadística Descriptiva: Medidas De Posición, Dispersión Y Forma ¿ Expresión Cuantitativa De Las Distribuciones ¿ Medidas De Posición: Media, Mediana, Moda, Cuantiles, Percentiles Y Momentos. ¿ Medidas De Dispersión ¿ Medidas De Forma ¿ Resolución De Problema: Taller Estadística Descriptiva: Variable N-Dimensional Y Regresión Múltiple ¿ Distribuciones Bidimensionales De Frecuencias ¿ Tabla De Correlación, Distribuciones Marginales Y Distribuciones Condicionadas ¿ Covarianza ¿ Variables Independientes ¿ Coeficiente De Correlación Lineal Entre Dos Variables. Regresión Simple Mínimo Cuadrática ¿ Regresión Parabólica ¿ Regresión Polinómica ¿ Resolución De Problema: Taller |
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Conocer Aspectos Importantes De Los Números Índices Y Su Aplicación Práctica |
Números Índices Y Medidas De Concentración ¿ Números Índices Simples ¿ Números Índices Complejos No Ponderados, Precios No Ponderados, Complejos Ponderados ¿ Índices De Cadena ¿ Tasa De Variación ¿ Medidas De Concentración ¿ Resolución De Problema: Taller Probabilidad Y Variables Aleatorias Discretas ¿ Concepto De Probabilidad: Regla De Laplace ¿ Probabilidad Condicionada E Independencia: Teorema De Bayes ¿ Variable Aleatoria Discreta Y Distribución De Probabilidad Del Tipo Discreto ¿ Distribuciones Discretas De Una Y Dos Dimensiones: Características ¿ Distribución Binomial, De Poisson, Geométrica E Hipergeométrica ¿ Distribución Multinomial ¿ Resolución De Problema: Taller |
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Conocer Aspectos De La Probabilidad Y Distribución De Las Variables Aleatorias Y Su Campo De Aplicación. |
Distribuciones Y Variables Aleatorias Continuas ¿ Variables Aleatorias Continuas ¿ Características De Las Distribuciones Continuas ¿ Variables Aleatorias Continuas Binomiales. Independencia ¿ Distribuciones Continuas Relevantes: Normal, Exponencial, χ² , T, F, Etc. ¿ Cambio De Variable ¿ Comportamiento Asintótico De La Media Y La Varianza Muestrales ¿ La Media Y La Varianza En El Muestreo ¿ Distribuciones De La Diferencia De Medias Y El Coeficiente De Varianzas ¿ Desigualdad De Tchebichev ¿ Teorema Central De Límite Y Teorema De Moivre ¿ Resolución De Problema: Taller |
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Conocer Aspectos De La Estimación Paramétrica E Intervalos De Confianza De Acuerdo A Su Distribución Con Aplicación Práctica. |
Estimación Paramétrica E Intervalos De Confianza ¿ Estimación Paramétrica ¿ Estimación Puntual ¿ Resolución De Problema: Taller ¿ Estadística Paramétrica Y Contrastes De Hipótesis ¿ Introducción A Los Contrastes De Hipótesis ¿ Fases Para Realizar Un Contraste De Hipótesis ¿ El Concepto De P-Valor ¿ Resolución De Problema: Taller. |
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Conocer Aspectos De La Estadística No Paramétrica, Comprensión Y Aplicación Práctica. |
Estadística No Paramétrica Y Contrastes De Hipótesis ¿ Contrastes No Paramétricos ¿ Contrastes De Homogeneidad ¿ Test De Los Signos Para Muestras Apareadas ¿ Contrastes Múltiples De Igualdad De Medias: F, Lsd, Hsd, Scheffé, Bonferroni, Newman-Keuls Y Duncan ¿ Resolución De Problema: Taller |
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Conocer Aspectos Del Análisis De Varianza Con Distintos Factores. Y Análisis Del Modelo Bifactorial Con Efectos Aleatorios Y Mixtos. |
Análisis De La Varianza Con Uno Y Varios Factores ¿ Introducción Al Análisis De Varianza ¿ Análisis De La Varianza Simple (Solo Un Factor): Modelo Unifactorial De Efectos Fijos ¿ Modelo Unifactorial De Efectos Aleatorios ¿ Modelo Anova Factorial Con Tres Factores ¿ Modelo En Cuadrado Latino ¿ Resolución De Problema: Taller |
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Conocer Aspectos Y Aplicación De La Regresión Lineal Múltiple Y Aspectos Importantes En Su Aplicación Y Análisis. |
Regresión Múltiple: Modelo Lineal ¿ Modelo De Regresión Lineal Múltiple ¿ Estimación Del Modelo Lineal De Regresión Múltiple ¿ Estimación Del Modelo, Contrastes E Intervalos De Confianza A Través Del Cálculo Matricial ¿ Análisis De La Varianza ¿ Predicciones ¿ Análisis De Residuos ¿ El Problema De La Autocorrelación Y Su Detección ¿ Soluciones Para La Autocorrelación ¿ El Problema De La Heteroscedasticidad Y Su Detección ¿ Soluciones Para La Heteroscedasticidad ¿ El Problema De La Multicolinealidad Y Su Detección ¿ Soluciones Para La Multicolinealidad ¿ Resolución De Problema: Taller |
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Conocer Aspectos Importantes De La Aplicación De La Estadística En El Análisis De Series De Temporales Y De Predicción |
Análisis De Series Temporales Y Predicción ¿ Descomposición Clásica De Una Serie Temporal ¿ Análisis De La Tendencia De Una Serie Temporal: Métodos Del Ajuste Analítico, Medias Móviles Y Diferencias ¿ Variaciones Estacionales: Métodos De Desestacionalización De La Tendencia, Medias Móviles Y Diferencias Estacionales ¿ Variaciones Cíclicas ¿ Predicción Y Suavizado De Series Temporales ¿ Suavizado De Medias Móviles ¿ Suavizado Lineal De Holt ¿ Suavizado Exponencial De Brown ¿ Suavizado Estacional De Winters ¿ Resolución De Problema: Taller |
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