Curso Estadística Intermedia y Avanzada
| Modalidad | Tipo | Público |
|---|---|---|
| Presencial 100% | Curso | Libre |
| Horario | Duración | |
|
48 horas |
El mundo contemporáneo es el mundo del manejo de la información, profesionales e investigadores de todas las ciencias requieren de conocimientos sólidos y avanzados de estadística para que sus trabajos e investigaciones los provean de resultados confiables con altos niveles de rigurosidad. Esto sólo es posible, si de antemano ha hecho uso de los métodos y técnicas correctas.
Atendiendo a esta necesidad el curso está diseñado para proveer a los de diferentes ciencias de los fundamentos, métodos y técnicas que usa la estadística para el análisis de la información contenida en una muestra y que pueda tomar decisiones sobre los parámetros poblacionales que son objeto de su investigación.
El programa se inicia con el estudio de los diferentes tipos de muestreo, las distribuciones muéstrales, continuando con la estimación de parámetros poblacionales, la prueba de hipótesis estadística, las pruebas de bondad de ajuste, los modelos de regresión lineal y el estudio de la correlación, y finaliza con una introducción al diseño experimental donde se estudian los diseños completamente al azar con un factor y con dos factores, también se hacen en cuadrados latinos y grecolatinos muy usados en la investigación básica.
Todo el proceso de aprendizaje es acompañado con actividades en el Laboratorio de Estadística mediante la utilización de diversos software estadísticos.
- Argumenta los resultados obtenidos en la solución de un problema, a partir de la aplicación de métodos y técnicas avanzadas de la estadística y el uso apropiado de software estadístico especializado que le permita la toma de decisiones responsables como profesional y como ciudadano.
- Analiza las relaciones entre dos o más variables de un proceso social o natural para determinar o estimar su comportamiento, utilizando los principios de la estadística Inferencial y las correspondientes herramientas matemáticas en el contexto de las teorías de la probabilidad y la inferencia estadística.
- Interpreta tablas, gráficas, mapas, diagramas y textos con símbolos matemáticos y científicos a través de procesos de abstracción, análisis y síntesis desde una perspectiva científica y ética que permita la toma de decisiones responsables como ciudadano a partir de pruebas de hipótesis, Intervalos de confianza y distribuciones de muestreo.
- Demuestra con argumentos basados en el contraste hipótesis estadísticas de medias, proporciones y varianzas nuevas situaciones de aprendizaje acerca de poblaciones de estudio.
- Emplea diversas técnicas y metodologías propias del diseño de experimentos para comparar muestras tomadas de poblaciones diferentes verificando los principios de los modelos y obteniendo decisiones acertadas que le permiten mejorar procesos.
- Emplea las Tecnologías de la Información y Comunicaciones como medicación en los procesos de aprendizaje utilizando objetos de aprendizaje virtuales para facilitar la aproximación al conocimiento científico, desarrollando procesos cognitivos y metacognitivos que permitan la actuación en un mundo globalizado.
- Aprender a aprender desarrollando procesos cognitivos y metacognitivos que permitan la actuación en un mundo globalizado.
Nivel 1
PARTE I: Estadística Intermedia. (24 horas)
1. Muestreo estadístico
Definición de estadística inferencial. Población y muestra, parámetro y estadístico. Definición de muestreo probabilístico y no probabilístico, con reemplazamiento y sin reemplazamiento. Errores. Muestreo aleatorio simple con o sin reemplazo. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo sistemático. Muestreo por conglomerados: polietápico y bietápico.
2. Distribuciones muestrales
Base conceptual de una distribución muestral y su importancia. La ley de los grandes números. Distribución muestral de la media: Poblaciones normal y no normal con varianza conocida y desconocida. Teorema del límite central. Distribución t-student. Aplicaciones. Distribución muestral de la diferencia de medias para poblaciones grandes y pequeñas. Distribuciones Chi-cuadrado, distribución de la varianza muestral. Distribución muestral de la proporción y diferencia de proporciones
3. Estimación de parámetros poblacionales
Estimación puntual y propiedades de los estimadores puntuales. Método de los momentos y estimadores de máxima verosimilitud. Estimación por intervalos. Forma general de un intervalo de confianza. Nivel de confianza y de significación. Intervalos de confianza para la media y la diferencia de medias: muestras grandes y pequeñas. Intervalos de confianza para la proporción y la diferencia de proporciones. Intervalo de confianza para la varianza. Tamaño de muestra para estimar una media. Tamaño de muestra para estimar una proporción. Intervalo de confianza para una varianza y cociente de varianzas.
4. Prueba de hipotesis estadistica
Conceptos básicos de prueba de hipótesis. Formulación de hipótesis (hipótesis nula y alternativa). Prueba de una y de dos colas. - Error tipo I y tipo II. Nivel de significación. Región crítica y de aceptación. Procedimiento general de contraste de hipótesis. Pruebas de hipótesis para medias. Cuando se conoce y cuando es desconocida. -Pruebas de hipótesis para la diferencia de medias. Pruebas de hipótesis para la proporción y para la diferencia de proporciones. Pruebas de hipótesis para la varianza. Pruebas de hipótesis para muestras pareadas.
Nivel 2
PARTE II: Estadística Avanzada -24 horas-
1. Pruebas de bondad de ajuste
Prueba de Bondad de ajuste: Población multinomial, de Poisson, distribución normal. Pruebas de independencia: Tablas de contingencia
2. Regresion lineal simple y correlación
Regresión lineal simple y la ecuación de regresión. Mínimos cuadrados. Coeficiente de determinación. Coeficiente de correlación. Inferencias acerca del modelo regresión. Estimado de la varianza. Prueba F, Prueba F. Análisis de los residuos. Correlación.
3. Introducción al diseño de experimentos
- Diseño completamente aleatorizado, diseño en bloques completos al azar, Diseños en cuadros latinos y grecolatinos, pruebas de la igualdad de varias varianzas, comparaciones múltiples.
-Experimentos factoriales (dos o más factores): Interacción en el experimento de dos factores, análisis de varianza de dos factores, Experimentos de tres factores, experimentos factoriales para efectos aleatorios y modelos mixtos.
4. Introducción a series de tiempo
Clasificación descriptiva de las series temporales. Proceso estocástico estacionario. Autocorrelación. Identificación, estimación y verificación y predicción.
Metodología
Por la naturaleza del curso, la metodología para su desarrollo privilegiará el método activo de aprender haciendo. Por consiguiente, se utilizará una combinación apropiada de clase magistral y talleres de aplicación. Los talleres serán realizados de manera individual o en equipo y discutidos en clase bajo la dirección del facilitador, como herramienta de apoyo se utilizará el Excel.
El docente juega no sólo un papel de guía para el desarrollo del proceso de aprendizaje, sino también el creador de escenarios de aprendizaje adecuados y de estrategias didácticas que permitan el desarrollo de un aprendizaje significativo.
Algunas estrategias didácticas que se utilizarán en el desarrollo del curso son: mapas conceptuales, herramientas de internet, simulaciones, laboratorios virtuales y reales, elaboración de escritos, y trabajo de curso y que pretende impulsar la iniciativa propia de los estudiantes.
El aprendizaje y estudio independiente permitirá a los estudiantes establecer sus propias condiciones de aprendizaje, y autorregularse mediante la reflexión autocrítica (metacognición) que les posibilite el desarrollo de habilidades para aprender a aprender.
Acreditación
Se entregará certificación de asistencia a los participantes que cumplan mínimo con el 80% de asistencia a las horas programadas.
Certificación
La acción de formación cuenta con varios mecanismos de evaluación entre ellos se encuentran: a) La participación activa de los asistentes, b) participación en talleres; c) Participación debates; d) cada facilitador de curso, llevara estricto control de asistencia de los participantes y la Universidad entregara diploma a quienes cumplan con mínimo el 80% de asistencia verificada al programa