Diplomado en Estadística Aplicada - Álvaro Obregón - Distrito Federal - ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México - I20551

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Diplomado en Estadística Aplicada
Método: Presencial
Tipo: Diplomado
Precio: 7 Cuotas de 10.900 mx$
Costo de inscripción: 7150 PESOS M.N. | Costo por módulo: 10900 PESOS M.N.
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ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México

Diplomado en Estadística Aplicada - Álvaro Obregón - Distrito Federal

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Analisis de Educaedu

Raul Perez
Diplomado en Estadística Aplicada
  • Modalidad de impartición

    Este curso contempla la modalidad presencial con el fin de poder llegar más a fondo con los conocimientos que se pretenden transmitir.

  • Número de horas

    El curso tiene una duración de 231 horas.

  • Titulación oficial

    El centro te ofrece un certificado en el Diplomado en Estadística Aplicada al culminar el curso.

  • Valoración del Programa

    Ofrecer al estudiante los conocimientos y virtudes que le hagan contar con una visión tanto teórica como la aplicación de los métodos principales estadísticos. Se foca liza en el chequeo critico de los supuestos teóricos y en la ubicación de los alcances y los limites de las conclusiones que se tienen en un análisis estadístico. Al final se reconoce la necesidad de contemplar a la estadística como parte de la actividad de equipos de investigación interdisciplinarios.

  • Dirigido a

    La estadística aplicada llega a ser un elemento esencial para grupos y equipos de investigación, el campo laboral de mayor inversión en donde se podría obtener altos ingresos.

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Diplomado en Estadística Aplicada - Álvaro Obregón - Distrito Federal Comentarios sobre Diplomado en Estadística Aplicada - Álvaro Obregón - Distrito Federal
Contenido:
Diplomado en Estadística Aplicada.

Coordinador:  DR. JOSE RUBEN HERNANDEZ CID
Área:  Estadística y Matemáticas
Fechas:  19 de septiembre del 2017   al   24 de julio del 2018
Costo de inscripción:  7150 PESOS M.N.  
Costo por módulo:
10900 PESOS M.N.
Horario: Martes de 19:00 a 22:00 h. | Jueves de 19:00 a 22:00 h.
Módulos:  7
Horas:  231
Notas: REQUIERE EXAMEN DE ADMISIÓN.

.. Al terminar el diplomado, mi necesidad sobre estadística se convirtió en una realidad. Conocí varias ramas de la estadística y logré convertir mis habilidades en estadística en una fortaleza... Creo que hoy en día el mercado laboral es muy exigente, y quien quiera llegar más lejos debe esforzarse al máximo y mostrar ventajas competitivas. Recomiendo ampliamente al ITAM como vehículo para alcanzar nuestras metas profesionales. ¡¡Felicidades ITAM!!

Lic. SILKE FONTANOT BOSTELMANN 
CISS

Descripción

El objetivo del diplomado es brindar al participante 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 se dirige?

Todo público.

¿Qué beneficios ofrece?

El participante conocerá los elementos básicos de la teoría estadística, así como los conocimientos necesarios para la utilización de un paquete de cómputo estadístico. Asimismo, será capaz de diseñar muestras eficientes y económicas a partir de los métodos y aplicaciones del muestreo probabilístico. 

Temario.

Módulo 1.
CONCEPTOS BÁSICOS DE LA INFERENCIA Y DEL CÓMPUTO ESTADÍSTICO

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. La noción de incertidumbre. Modelos aleatorios. Variables aleatorias, funciones de densidad y de distribución
2. Funciones generadoras de momentos. Transformaciones de variables. Teorema central del límite
3. Distribuciones de muestreo. Caso normal. Caso de grandes muestras
4. Funciones χ2 , F, t de Student
5. El problema de la estimación de parámetros. Métodos de estimación
6. Intervalos de confianza
7. Contraste de hipótesis
8. Cómputo estadístico. Conceptos generales
9. Manejo de archivos y comandos principales en un paquete estándar de cómputo
10.Ejemplos prácticos

Módulo 2.
ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA Y TRATAMIENTO DE DATOS NOMINALES

Objetivo

Proporcionar la metodología estadística para el tratamiento de datos para los cuales no es posible sostener los supuestos requeridos en la estadística paramétrica. Se hace énfasis en las aplicaciones que involucran variables nominales y ordinales.

Temario 

1. Introducción. Estadística paramétrica y no paramétrica
2. Pruebas de dos muestras independientes involucrando variables de respuesta dicotómicas
3. Pruebas de una muestra o de dos muestras relacionadas
4. Pruebas de varias muestras independientes donde la variable respuesta es ordinal o nominal
5. Pruebas de varias muestras relacionadas donde la variable explicativa es nominal
6. Pruebas de varias muestras relacionadas donde la variable explicativa es ordinal
7. Pruebas de independencia para varias variables categóricas
8. Medidas de asociación, razón de nomios
9. Modulación de la estructura de asociación entre variables nominales
10.Uso de paquetes de cómputo para estadística no paramétrica

Módulo 3.
MUESTREO

Objetivo

Presentar al alumno los métodos y aplicaciones del muestreo probabilístico para que sea capaz de diseñar muestras eficientes y económicas.

Temario

1. Introducción. Definición de conceptos elementales
2. Muestreo aleatorio simple
3. Muestreo estratificado. Estimación y tamaños de muestra
4. Muestreo estratificado. Diferentes tipos de asignación
5. Muestreo de conglomerados. Estimación y selección
6. Muestreo de conglomerados. Conglomerados desiguales. Submuestreo
7. Encuestas complejas
8. Efectos del diseño
9. Diseño de cuestionarios
10.Aplicaciones. Cálculo de tamaños de muestra

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
2. Estructura de un problema de decisión
3. Procesos de inferencia como problemas de decisión
4. Tratamiento axiomático del problema de decisión
5. Principio de utilidad esperada máxima
6. Información inicial
7. Teorema de Bayes
8. Estimación bayesiana puntual y por regiones
9. Contraste bayesiano de hipótesis
10.Ejemplos ilustrativos

Módulo 5.
MODELOS LINEALES

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. Modelo lineal simple
2. El problema de estimación. Pruebas de hipótesis. Análisis de residuales
3. Análisis de regresión múltiple. Enfoque matricial
4. Inferencia estadística asociada a los modelos lineales
5. Análisis de los supuestos del modelo. Análisis de residuales
6. Autocorrelación, multicolinealidad, heteroscedasticidad
7. Análisis de la varianza
8. Selección de modelos. Métodos Forward y Backward
9. Método Stepwise
10.Uso de paquetes de cómputo para modelos lineales. Solución de problemas reales

Módulo 6.
ANÁLISIS MULTIVARIADO

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
2. Estadística multivariada descriptiva
3. Análisis en componentes principales
4. La distribución normal multivariada. Inferencia estadística
5. Análisis de cúmulos
6. Escalamiento multidimensional
7. Análisis de factores
8. Análisis de varias variables categóricas
9. Uso de paquetes de cómputo en el análisis multivariado
10.Solución de problemas prácticos

Módulo 7.
APLICACIONES DEL ANÁLISIS DE 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. Introducción y conceptos básicos
2. Modelos de series de tiempo
3. Ecuaciones en diferencia
4. Modelos ARIMA
5. Identificación de modelos ARIMA
6. Estimación de parámetros en modelos ARIMA
7. Verificación del diagnóstico
8. Aplicaciones
9. Funciones dinámicas de intervención
10.Aplicaciones

Coordinador Académico:

Dr. Rubén Hernández Cid.

Doctor en Matemáticas Aplicadas en las Ciencias Sociales por la Universidad de Grenoble, Francia. Profesor de tiempo completo del Departamento de Estadística del ITAM desde 1990. Experiencia docente en la UNAM, El Colegio de México, Flacso, Colegio de la Frontera Norte. Miembro del Comité Técnico del Padrón Electoral del IFE en 1994, 1997, 2000 y 2003, así como del Comité Técnico del Conteo Rápido de las elecciones federales de 2000, 2003 y 2006. Colaborador en diversas encuestas de investigación social y de mercados. Temas de investigación: análisis multivariado de datos categóricos y su aplicación en las ciencias sociales.

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