Especialización en Estadística Aplicada
La Especialización en Estadística Aplicada se presenta como una formación de gran relevancia en la actualidad, donde la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en un pilar fundamental en numerosos campos. En un paradigma impulsado por la información, la estadística aplicada juega un papel esencial al proporcionar las herramientas necesarias para analizar y comprender datos complejos. Esta especialización aborda de manera integral los conceptos, técnicas y aplicaciones de la estadística, incluyendo el uso de herramientas como SPSS. Con el apoyo de nuestros docentes expertos en la temática y software, podrás adentrarte y comprender con solidez y profundidad estas herramientas tan útiles para realización de artículos y tesis, tanto académicas como de investigación.
Duración
6 meses
A quién va dirigido
La Especialización en Estadística Aplicada está diseñada para profesionales, investigadores y estudiantes que deseen profundizar en el análisis de datos y la estadística aplicada. También es relevante para aquellos que trabajan en toma de decisiones basada en datos, así como la investigación científica, la gestión empresarial, la salud y la administración pública.
Aprenderás a
Esta Especialización en Estadística Aplicada te prepara para convertirte en un experto en estadística aplicada y análisis de datos. A lo largo del programa, adquirirás conocimientos profundos en conceptos estadísticos fundamentales y aprenderás a aplicar técnicas avanzadas en la interpretación de datos. Además, te familiarizarás con el uso de SPSS, una herramienta esencial en el análisis estadístico.
Campo Laboral
Las salidas laborales tras completar la Especialización en Estadística Aplicada son diversas y prometedoras. Los profesionales formados en esta área son altamente demandados en industrias que requieren la toma de decisiones basada en datos. Entre estos sectores podemos contar algunos como la investigación científica, la gestión empresarial, la salud o de la educación.
Plan de estudios
MÓDULO 1. ESTADISTICA APLICADA. ANALISIS DE DATOS Y SPSS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS
- Aspectos introductorios a la Estadística
- Concepto y funciones de la Estadística
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Propiedades de la distribución de frecuencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
- Medidas de tendencia central
- La media
- La mediana
- La moda
- Medidas de posición
- Medidas de variabilidad
- Índice de Asimetría de Pearson
- Puntuaciones típicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES
- Introducción al análisis conjunto de variables
- Asociación entre dos variables cualitativas
- Correlación entre dos variables cuantitativas
- Regresión lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución Normal
- Distribuciones asociadas a la distribución Normal
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS
- Introducción
- Cómo crear un archivo
- Definir variables
- Variables y datos
- Tipos de variables
- Recodificar variables
- Calcular una nueva variable
- Ordenar casos
- Seleccionar casos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS
- Introducción
- Análisis de frecuencias
- Tabla de correlaciones
- Diagramas de dispersión
- Covarianza
- Coeficiente de correlación
- Matriz de correlaciones
- Contraste de medias
MÓDULO 2. INFERENCIA ESTADISTICA FINANCIERA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS PROBABILÍSTICOS UNIVARIANTES CONTINUOS
- Distribuciones continuas básicas
- Distribución normal
- Aplicaciones de los modelos geométricos
- Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas
- Distribuciones relacionadas con la distribución normal
- Convergencias en distribución
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS A LOS ESTADÍSTICOS MUESTRALES DE UNA POBLACIÓN NORMAL
- Distribución para la media de una muestra normal
- Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra normal
- Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes normales
- Distribución para el cociente de varianzas
- Distribución para la proporción muestral
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS
- Método de máxima verosimilitud
- Método de los momentos
- Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
- Propiedades deseables para un estimador paramétrico
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTIMACIÓN MEDIANTE INTERVALOS DE CONFIANZA
- Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
- Intervalo de confianza para una proporción
- Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
- Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
- Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
- Intervalo de confianza para la razón de varianzas
- Construcción de regiones de confianza
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
- Formulación de un contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis para la media de una población normal
- Contraste para la diferencia de medias
- Contraste para la diferencia de proporciones
- Contraste para la varianza
- Contraste para la razón de varianzas
- Análisis de razón de verosimilitudes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
- Introducción a los modelos econométricos
- Especificación y estimación del modelo lineal simple
- Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL MODELO LINEAL SIMPLE NORMAL
- Conceptualización
- Obtención de los estimadores mínimo-cuadráticos
- Propiedades descriptivas en la regresión lineal simple
- Medidas de la bondad del ajuste. El coeficiente de determinación
- Hipótesis estadísticas del modelo
- Propiedades probabilísticas del modelo
- Análisis de la varianza en la regresión
- Ejercicio tipo del MLS
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