Diplomado en Estadística Aplicada
130 horas
Modalidad Online
Resumen
La estadística es una ciencia que se ocupa de la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos. Es una herramienta fundamental para la toma de decisiones en todos los ámbitos de la sociedad. En el contexto actual, caracterizado por la globalización y la complejidad, la necesidad de contar con profesionales formados en estadística es cada vez más acuciante. Las empresas, las organizaciones públicas y las instituciones necesitan profesionales capaces de analizar datos para tomar decisiones informadas y eficientes.
El Diplomado en Estadística Aplicada responde a esta necesidad. Esta formación de alto nivel proporciona a los/as estudiantes los conocimientos y las habilidades necesarias para desempeñarse en el campo de la estadística.
Objetivos
– Revisar el origen de la estadística y los conceptos básicos de la misma.
– Establecer una manera de estudio para los datos a través de la estadística descriptiva.
– Conocer los fundamentos sobre las distribuciones de probabilidad.
– Abordar el análisis de varianza y modelos de medidas repetidas.
– Desarrollar competencias en modelos de regresión lineal y logística.
Salidas profesionales
El Diplomado en Estadística Aplicada abre puertas a diversas salidas laborales en un mercado cada vez más orientado a la analítica de datos. Los perfiles formados en este programa serán altamente demandados en sectores que sufren la creciente importancia de encontrar significatividad en los datos. Sectores como la investigación científica, la industria, la salud y la banca.
Para qué te prepara
El Diplomado en Estadística Aplicada prepara a los/as participantes para enfrentar desafíos analíticos complejos en diversos campos. La formación se centra en capacitarte en la aplicación de técnicas estadísticas tanto descriptivas, como estimación de parámetros y agrupación de datos en regresiones, proporcionándote las herramientas necesarias para la toma de decisiones informada basada en datos.
A quién va dirigido
El Diplomado en Estadística Aplicada está diseñado para profesionales y estudiantes de diversas áreas que deseen potenciar sus habilidades analíticas y aprovechar el poder de la estadística en sus respectivos campos. El programa busca proporcionar una comprensión sólida y aplicada de los conceptos estadísticos fundamentales.
Temario
- Historia de la estadística
- Introducción a la estadística
- Introducción, concepto y funciones de la estadística
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Propiedades de la distribución de frecuencias
- Medidas de posición
- Medidas de dispersión
- Medidas de forma
- Curva de Lorenz, coeficiente de Gini e índice de Theil
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución normal
- Distribuciones asociadas a la distribución normal
- Introducción al Teorema Central del Límite
- Aproximación normal a la distribución binomial
- Teorema Central del Límite de Laplace
- Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas
- Generalizaciones del Teorema Central del Límite
- El muestreo aleatorio simple o irrestrictamente aleatorio
- Muestreo aleatorio estratificado
- Los estimadores indirectos: razón y regresión
- El muestreo aleatorio por conglomerados
- Muestreo polietápico
- Muestreo aleatorio sistemático
- Muestreo sistemático replicado
- La técnica de las submuestras interpenetrantes
- Qué es una distribución muestral
- Distribución muestral del estadístico media
- Distribución muestral del estadístico proporción
- 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
- Introducción a las hipótesis estadísticas
- Contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis paramétrico
- Tipologías de error
- Contrastes no paramétricos
- Modelos de medidas repetidas
- Introducción a los modelos de regresión
- Modelos de regresión: aplicabilidad
- Variables a introducir en el modelo de regresión
- Construcción del modelo de regresión
- Modelo de regresión lineal
- Modelo de regresión logística
- Factores de confusión
- Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Características de las pruebas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
- EXAMEN (50 PREGUNTAS)
Titulación
Titulo de Diplomado en Estadística Aplicada expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
