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ESPECIALISTA EN ESTADÍSTICA EN INGENIERÍA AEROESPACIAL
Información adicional
Horas | 200 |
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Código | |
Formato | Digital |
Proveedor | IEDITORIAL |
21,00 €
*Los precios no incluyen el IVA.
Objetivos
Contenidos
Objetivos
– Conocer los conceptos básicos de la estadística, sus funciones y la medición de los datos.
– Interpretar correctamente las gráficas estadísticas y la notación científica.
– Definir los tipos de estadística así como sus variables, diferenciar los tipos de sucesos y el método de muestreo a emplear.
– Comprender las distribuciones de probabilidad y sus tipos y emplear las herramientas necesarias para su aplicación.
– Describir el Teorema Central del Límite y su demostración y conocer su desarrollo a lo largo de la historia.
– Contrastar hipótesis empleando el método específico adecuado y definir los parámetros para identificarlas.
– Entender las regresiones lineales y su elección en función del tipo de variable, así como seleccionar las variables más adecuadas para la construcción de un modelo de regresión y su posterior validación e interpretación.
– Interpretar correctamente las gráficas estadísticas y la notación científica.
– Definir los tipos de estadística así como sus variables, diferenciar los tipos de sucesos y el método de muestreo a emplear.
– Comprender las distribuciones de probabilidad y sus tipos y emplear las herramientas necesarias para su aplicación.
– Describir el Teorema Central del Límite y su demostración y conocer su desarrollo a lo largo de la historia.
– Contrastar hipótesis empleando el método específico adecuado y definir los parámetros para identificarlas.
– Entender las regresiones lineales y su elección en función del tipo de variable, así como seleccionar las variables más adecuadas para la construcción de un modelo de regresión y su posterior validación e interpretación.
Contenidos
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS
Aspectos introductorios a la estadística.
Concepto y funciones de la estadística.
– Estadística descriptiva.
– Estadística inferencial.
Medición y escalas de medida.
– Escala nominal.
– Escala ordinal.
– Escala de intervalo.
– Escala de razón.
Variables: Clasificación y notación.
Distribución de frecuencias.
– Distribución de frecuencias por intervalos.
Representaciones gráficas.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA E INFERENCIA
Estadística descriptiva.
– Descripción de una variable cualitativa.
– Descripción de una variable cuantitativa.
Estadística inferencial.
– Conceptos previos.
– Métodos de muestreo.
– Principales indicadores.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Conceptos previos de probabilidad.
Variables discretas de probabilidad.
– Función de probabilidad.
– Función de distribución.
– Media y varianza de una variable aleatoria.
Distribuciones discretas de probabilidad.
– La distribución binomial.
– Otras distribuciones discretas.
Distribución normal.
Distribuciones asociadas a la distribución normal.
– Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson.
– Distribución “t” de Student.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
Introducción al Teorema Central del Límite.
Aproximación normal a la distribución binomial.
– Primera versión del Teorema Central del Límite.
– Uso de la aproximación normal a la binomial.
Teorema Central del Límite de Laplace.
Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas.
– Teorema Central del Límite de Liapunov.
– Teorema Central del Límite de Lindeberg.
– Teorema Central del Límite de Lindeberg-Lévy.
– Teorema Central del Límite de Lindeberg-Feller.
Generalizaciones del Teorema Central del Límite.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Introducción a las hipótesis estadísticas.
Contraste de hipótesis.
Contraste de hipótesis paramétrico.
– Hipótesis en contrastes paramétricos.
– Estadístico de contraste.
– Potencia de un contraste.
– Propiedades del contraste.
Tipologías de error.
Contrastes no paramétricos.
– Chi-cuadrado.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REGRESIÓN LINEAL
Introducción a los modelos de regresión.
Modelos de regresión: aplicabilidad.
Variables a introducir en el modelo de regresión.
– Tipos de variables a introducir en el modelo.
Construcción del modelo de regresión.
– Selección de las variables del modelo.
– Métodos de construcción del modelo de regresión.
– Obtención y validación del modelo más adecuado.
Modelo de regresión lineal.
Modelo de regresión logística.
Factores de confusión.
Interpretación de los resultados de los modelos de regresión.
Aspectos introductorios a la estadística.
Concepto y funciones de la estadística.
– Estadística descriptiva.
– Estadística inferencial.
Medición y escalas de medida.
– Escala nominal.
– Escala ordinal.
– Escala de intervalo.
– Escala de razón.
Variables: Clasificación y notación.
Distribución de frecuencias.
– Distribución de frecuencias por intervalos.
Representaciones gráficas.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA E INFERENCIA
Estadística descriptiva.
– Descripción de una variable cualitativa.
– Descripción de una variable cuantitativa.
Estadística inferencial.
– Conceptos previos.
– Métodos de muestreo.
– Principales indicadores.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
Conceptos previos de probabilidad.
Variables discretas de probabilidad.
– Función de probabilidad.
– Función de distribución.
– Media y varianza de una variable aleatoria.
Distribuciones discretas de probabilidad.
– La distribución binomial.
– Otras distribuciones discretas.
Distribución normal.
Distribuciones asociadas a la distribución normal.
– Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson.
– Distribución “t” de Student.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
Introducción al Teorema Central del Límite.
Aproximación normal a la distribución binomial.
– Primera versión del Teorema Central del Límite.
– Uso de la aproximación normal a la binomial.
Teorema Central del Límite de Laplace.
Teorema Central del Límite y primeras demostraciones rigurosas.
– Teorema Central del Límite de Liapunov.
– Teorema Central del Límite de Lindeberg.
– Teorema Central del Límite de Lindeberg-Lévy.
– Teorema Central del Límite de Lindeberg-Feller.
Generalizaciones del Teorema Central del Límite.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Introducción a las hipótesis estadísticas.
Contraste de hipótesis.
Contraste de hipótesis paramétrico.
– Hipótesis en contrastes paramétricos.
– Estadístico de contraste.
– Potencia de un contraste.
– Propiedades del contraste.
Tipologías de error.
Contrastes no paramétricos.
– Chi-cuadrado.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REGRESIÓN LINEAL
Introducción a los modelos de regresión.
Modelos de regresión: aplicabilidad.
Variables a introducir en el modelo de regresión.
– Tipos de variables a introducir en el modelo.
Construcción del modelo de regresión.
– Selección de las variables del modelo.
– Métodos de construcción del modelo de regresión.
– Obtención y validación del modelo más adecuado.
Modelo de regresión lineal.
Modelo de regresión logística.
Factores de confusión.
Interpretación de los resultados de los modelos de regresión.