| N° |
Objetivo |
Contenido |
Horas Teóricas |
Horas Prácticas |
Horas E-learning |
| 1 |
Desarrollar Habilidades Para Reconocer, Organizar Y Resumir Y Diferentes Tipos De Datos Que Aparecen En Un Analisis Estadistico. |
Analisis Exploratorio De Datos (Tipos De Datos, Organizacion, Parametros De Resumen, Parametros De Asociacion. ¿Que Tipos De Datos Son? Y ¿Como Estan Organizados? |
8 |
6 |
0 |
| 2 |
Manejar Diferentes Alternativas De Aplicacion Y Desarrollo De Situaciones Cotidianas Donde Esta Presente El Azar Y Sus Modelos. |
- Modelos De Probabilidad Desde La Mirada De Espacios De Probabilidad (Modelo De Laplace, De Kolmogorov, Binomial, Hipergeometrico). |
8 |
5 |
0 |
| 3 |
Aplicar Tecnicas De Conteo Y De Condicionali- Dad Para El Calculo De Probabilidades En Mode- Los Particulares. |
Combinatoria, Independencia, Probabilidad Condicional, Probabilidades Totales Y Bayes. |
7 |
5 |
0 |
| 4 |
Identificar Modelos De Probabilidad Desde La Mirada De Variables Aleatorias (El Modelo Binomial, Normal, Uniforme). |
Funcion De Cuantia Y De Densidad Y Sus Propiedades. Distribuciones De Uso Comun Como Modelo De Experimentos Aleatorios Concretos. |
7 |
4 |
0 |
| 5 |
- Comprender Y Calcular Parametros De Interes En Los Diferentes Modelos Probabilisticas. |
Esperanza Matematica, Varianza, Cuantiles. |
3 |
3 |
0 |