CONTENIDO
MÓDULO 1: INTRODUCCION AL ANALISIS DE DATOS Y FUNDAMENTOS DE INFERENCIA
Estadística Descriptiva
Modelos de Probabilidad: Distribución Normal
Estimaciones
Contrastes de Hipótesis
Contrastes de Bondad de ajuste
Transformaciones
MÓDULO 2: ANALISIS DE VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS
Comparación de dos tratamientos
Modelos de Análisis de la Varianza
Comparaciones múltiples y diagnosis del modelo
Bloques aleatorizados
Diseños factoriales con dos factores
Diseños factoriales con tres factores
Análisis de casos prácticos
MÓDULO 3: REGRESION SIMPLE Y MULTIPLE
Regresión lineal: Hipótesis, estimación e inferencia
Predicción en regresión simple
Diagnosis del modelo: Datos atípicos y/o influyentes
Modelo de regresión lineal múltiple: Hipótesis, estimación e inferencia
Problemas de multicolinealidad
Variables explicativas cualitativas
Selección automática de modelos: Métodos, backward y forward
MÓDULO 4: ANALISIS MULTIVARIANTE
Análisis descriptivo
Reducción de la dimensión
Componentes Principales
Análisis factorial
Modelos de heterogeneidad
Análisis cluster
Análisis discriminante
MÓDULO 5: METODOS DE SIMULACION DE MONTE CARLO
Condiciones de uso
Generación de números aleatorios. Método de la función de distribución inversa.
Generación de muestras de variables aleatorias unidimensionales.
Aplicación de cálculo integral
Método Adaptativo
Aplicación a la propagación de incertidumbres.
ANALISIS DE DATOS Y ESTADISTICAS AVANZADAS
16 Hrs
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Conocer las diferentes metodologías del análisis de datos
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Conocer las principales técnicas de análisis de datos, inferencia estadística, contraste de hipótesis y análisis de varianza.
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Conocer los métodos de diseño de experimentos a fin de realizar un estudio eficiente.
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Conocer los modelos de regresión simples y múltiples
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Conocer los métodos de reducción de dimensiones y análisis cluster.
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