Universidad Tecnológica de Bolívar

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CURSOS MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARAMÉTRICOS Y NO PARAMÉTRICOS


Modalidad Tipo Público
Presencial 100% Curso Libre
Horario Duración

Cuando se analiza la información obtenida de la observación de una o más variables (cuantitativas o cualitativas o ambas) es común usar pruebas de tipo paramétrico y no paramétrico para analizar la confiabilidad de la información obtenida y que los procesos inferenciales sean altamente rigurosos, para ello se necesita que el investigador conozca todas las herramientas que dispone la estadística para poder contrastar las hipótesis de investigación. Es usual que las pruebas estadísticas de estimación y contraste supongan que los datos obtenidos constituyan una muestra aleatoria que proviene de una población normal, sin embargo, en muchas ocasiones esta suposición no resulta válida, y en otras la sospecha de que no sea adecuada no resulta fácil de comprobar, por tratarse de muestras pequeñas. Para este tipo de inconveniente se disponen de pruebas no paramétricas que permiten comprobar los objetivos de la investigación.

Por ello, el presente módulo nos permitirá analizar, predecir y estimar con alto nivel de confianza los valores reales de diferentes parámetros poblacionales a partir de la información contenida una muestra aleatoria conducente a la toma de decisiones, haciendo uso de métodos paramétricos y no paramétricos e interactuando con el uso de paquetes estadístico especializados.

Aplicar las herramientas de la inferencia estadística y las probabilidades para analizar, predecir y estimar con alto nivel de confianza los valores reales de diferentes parámetros poblacionales a partir de la información contenida una muestra aleatoria.

  • Analizar, predecir y estimar con alto nivel de confianza los valores reales de diferentes parámetros poblacionales a partir de la información contenida una muestra aleatoria haciendo uso de la Estadística paramétrica conducentes a la toma de decisiones sobre los mismos.

  • Analizar el comportamiento de una o varias poblaciones a partir de la información contenida una muestra aleatoria haciendo uso de la Estadística no paramétrica.

  • Emplear correctamente las distribuciones de muestreo aleatorio usadas para estimar o inferir acerca de un parámetro poblacional haciendo uso correcto de tablas y Software estadístico que permitan tomar de decisiones apropiada al objetivo de estudio.

Nivel 1

  • Estadística Descriptiva.

  • Introducción: Poblaciones, muestras y procesos

  • Métodos gráficos tabular en estadística descriptiva

  • Medidas de tendencia Central

  • Medidas de variabilidad

      Nivel 2

      • Introducción a la Teoría de Probabilidad

      • Espacios de probabilidad.

      • Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad

      • Modelos Probabilísticos Discretos

      • Variables aleatorias continuas y funciones de probabilidad.

      • Modelos Probabilísticos Continuos

      • Distribuciones de probabilidad bivariables y multivariables

      • Distribuciones de probabilidad marginal y de probabilidad condicional

      • Variables aleatorias independientes.

      Nivel 3

      • Introducción a la Inferencia Estadística

       

      • Distribuciones de Muestreo.

      • La ley de los grandes números

      • Distribución muestral de medias para una y dos poblaciones.

      • Teorema del límite central

      • Distribución muestral de proporciones para una y dos poblaciones.

      • Distribución muestral de varianzas para una y dos poblaciones.

      • Estimación puntual y propiedades de los estimadores puntuales.

      • Método de los momentos y estimadores de máxima verosimilitud.

      • Estimación por intervalos de confianza.

        • 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.

        • Determinación de Tamaños de muestra

      • Prueba de hipótesis Estadística.

        • Procedimiento para una prueba de hipótesis de pruebas

        • Pruebas de hipótesis para medias y diferencia de medias

        • Pruebas de hipótesis para proporciones y diferencia de proporciones.

        • Pruebas de hipótesis para la varianza.

        • Pruebas de hipótesis para muestras pareadas.

      Nivel 4

      • Tablas de Contingencia

       

      • Modelos binomiales, de Poisson y multinomial.

      • Tablas de doble entrada.

      • Independencia y homogeneidad.

      Nivel 5

      • Pruebas no paramétricas clásicos

       

      • Contrastes de bondad de ajuste

        • La función de distribución empírica

        • El contraste de Kolmogorov-Smirnov

        • Bondad de ajuste a un modelo paramétrico

      • Contrastes de localización

        • El test del signo

        • Test de Wilcoxon de los rangos signados

      • Comparación de dos muestras independientes

        • Test de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras

        • Test de Mann-Whitney-Wilcoxon

      • Comparación de más de dos muestras

        • Muestras independientes: Test de Kruskal-Wallis

        • Muestras relacionadas: Test de Friedman

      • Medida de la dependencia

      • Coeficiente r de Kendall

      • Coeficiente de correlación de rangos de Spearman

      Metodología

      Clases presenciales teórico-prácticas, con talleres de laboratorio en salas de cómputo usando herramientas de modelación estadística para la resolución de casos prácticos de análisis de datos del sector empresarial

      Dirigido a

      • Estudiantes de pregrados y posgrados de ingenierías, ciencias básicas o de economía y negocios o profesionales del sector empresarial, quienes, conociendo los fundamentos básicos de la Estadística y sus técnicas de modelación y análisis, deseen aprender a aplicarlas la inferencia estadística y sus herramientas paramétricas y no paramétricas para para analizar, predecir y estimar con alto nivel de confianza los valores reales de diferentes parámetros poblacionales a partir de la información contenida una muestra aleatoria mediante el uso del software estadístico libres y comerciales.

       

      • Profesionales del sector empresarial que desempeñan funciones donde el análisis de datos es requerido para la toma de decisiones

       

      • Docentes de áreas de matemáticas, estadística y/o ingeniería no familiarizados con el lenguaje estadístico R, que deseen conocer la aplicación de distintas técnicas de análisis en éste software. El cuál es ampliamente usado en la comunidad académica internacional

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