Modalidad: En Línea
Área: Estadística y Matemáticas Horario: Martes de 19:00 a 22:00 h. y Jueves de 19:00 a 22:00 h. Módulos a cursar: 6 Horas: 162 Notas: LAS SESIONES SE LLEVARAN A CABO MEDIANTE LA HERRAMIENTA ZOOM.
Acerca del programa:
El objetivo del diplomado es brindar al alumno los conocimientos y las habilidades que le permitan contar con un panorama tanto teórico como de aplicación de los principales métodos estadísticos. Se hace énfasis en la revisión crítica de los supuestos teóricos y en el señalamiento de los alcances y los límites de las conclusiones obtenidas en un análisis estadístico. Finalmente, se subraya la necesidad de reconocer a la estadística como parte de la actividad de grupos de investigación interdisciplinarios.
¿A quién va dirigido?
A todo público.
Temario:
Módulo 1:
FUNDAMENTOS DE LA ESTADÍSTICA
Objetivo
Exponer los elementos básicos de la teoría estadística, así como los conocimientos necesarios para la utilización de un paquete de cómputo estadístico.
Temario
1. Introducción
2. Estadísticas Básicas
3. Modelos de Probabilidad Fundamentales en Estadística
4. Estimación de Parámetros
5. Introducción a R
6. Estimación por Intervalos
7. Pruebas de Hipótesis
8. Tablas de Contingencia
9. ANOVA un criterio de Clasificación
Módulo 2
Objetivo
Presentar al alumno los métodos y aplicaciones del muestreo probabilístico para que sea capaz de diseñar muestras eficientes y económicas.
Temario
1. Introducción al muestreo, enfoques teóricos y marco muestral
2. Distribución muestral de estimadores.
3. Muestreo aleatorio simple, Bernoulli, Poisson y Hájek.
4. El estimador de Horvitz-Thompson.
5. Coeficiente de variación y efecto de diseño. Sesión práctica en R.
6. Tamaño de muestra.
7. Ajuste de factores de expansión y calibración de base de datos.
8. Estratificación.
9. Conglomeración
Módulo 3
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Objetivo
Proporcionar los conceptos teóricos y prácticos necesarios para analizar relaciones lineales entre varias variables, haciendo énfasis en la justificación de los supuestos de los modelos.
Temario
1. Introducción. Método de mínimos cuadrados ordinarios con ejemplos prácticos en R.
2. Modelo Lineal Múltiple
3. Análisis de los Supuestos del Modelo Lineal.
4. Selección de Modelos
Módulo 4
ESTADÍSTICA BAYESIANA
Objetivo
Presentar los fundamentos del enfoque bayesiano de la estadística. En particular, los problemas de inferencia se plantean como problemas de decisión. Se introduce la noción de probabilidad subjetiva y se establece el principio de utilidad esperada máxima.
Temario
1. Introducción al muestreo, enfoques teóricos y marco muestral.
2. Problema de decisión
3. Información inicial
4. Proceso de inferencia como problema de decisión
5. Cómputo bayesiano en R
Módulo 5
SERIES DE TIEMPO
Objetivo
Proveer al estudiante de la metodología del análisis de series de tiempo que le permitan construir modelos ARIMA con la ayuda de cómputo estadístico.
Temario
1. Conceptos básicos
2. Modelos básicos de Series de Tiempo
3. Modelos Arima
4. Identificación de Modelos Arima
5. Estimación de Modelos Arima
6. Diagnóstico
7. Pronóstico
8. Modelos Estacionales
9. Modelos para volatilidad
Módulo 6
ESTADÍSTICA MULTIVARIADA
Objetivo
Proporcionar a los asistentes los aspectos básicos de la teoría y de la aplicación con computadora de las principales técnicas del análisis estadístico de varias variables.
Temario
1. Introducción al análisis multivariado
2. Estadística multivariada descriptiva
3. Análisis en componentes principales
4. Análisis de cúmulos o conglomerados
5. Análisis de factores
6. Análisis de correspondencias simples
7. Problemas prácticos y uso de R