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Este Curso (continuación del 1° Nivel de Profundización) corresponde al 2° Nivel de Profundización, de la especialidad Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones, está también compuesto por 3 Módulos correlativos, de 4 Unidades Temáticas cada uno, planificadas para ser cursadas en 4 meses; está también ideado de modo auto-suficiente en sí mismo para que los cursantes, logren emplear y aplicar las herramientas y técnicas básicas de Teoría de la Regresión Lineal Simple y Correlación paramétrica, así como las modernas Técnicas de tests de Hipótesis no Paramétricos, para una muestra, dos muestras y k muestras relacionadas e independientes para la Toma de Decisiones, en su propio campo de actividad profesional, sea ésta empresarial o académica. La característica distintiva y Valor Agregado de estas capacitaciones por eLearning, es que se desarrolla de modo “personalizado” de acuerdo al PERFIL profesional de cada cursante, para que rápidamente puedan transferir los nuevos conocimientos, herramientas y aplicaciones a sus respectivas áreas laborales. Finalizados los 4 meses, se deberá elaborar y presentar un TFI = Trabajo Final Integrador del Curso – 2° Nivel de Profundización, aprobado el mismo se otorgará el Certificado de “Introducción a Regresión Lineal y a Estadística no Paramétrica ( Segundo Nivel de Profundización)”. Aquellos cursantes que finalicen y aprueben los tres Cursos que integran la especialidad completa: Curso Básico, 1° Nivel de Profundización y 2° Nivel de Profundización, obtendrán el Certificado de “Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones”.

Pre- Requisitos

Haber cursado y aprobado "Introducción al Muestreo y a la Estadística Inferencial para la Toma de Decisiones". Enviar el certificado a: consultas@centrodeelearning.com para solicitar admisión
ado para testear Distribuciones libres en escalas nominal, ordinal e...

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Materias

Modelos
Herramientas
Toma de decisiones
Estadística
Distribución
Estadística no paramétrica
Regresión lineal
Estimadores muestrales
Intervalos de Confianza
Correlación lineal
Estadígrafos de prueba

Plan de estudios

Temario3 Modulos • 12 Unidades • Carga Horaria 90 horas

Modulo 1: INTRODUCCIÓN a REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Unidad 1: Modelo de Regresión Lineal Simple (MRLS)

Tema 1: Objetivo, Terminología y Supuestos básicos del Modelo RLS. Tipos de Modelos de RLS.

Tema 2: Variación individual y Variación conjunta.

Tema 3: Diagramas de Dispersión. Función de Regresión Muestral y Función de Regresión Poblacional.

Tema 4: Parámetros y Estimadores del Modelo RLS.

Unidad 2: Análisis de Varianza en el Modelo RLS

Tema 1: Varianza explicada, Varianza residual y Varianza total en MRLS.

Tema 2: Coeficiente de Determinación del Modelo RLS. Su significado práctico.

Tema 3: Varianza residual muestral.

Tema 4: Distribución de los estimadores muestrales b1 y b0.

Unidad 3: Intervalos de Confianza y Tests de Hipótesis para el MRLS

Tema 1: Intervalo de Confianza para la Pendiente de la Recta de Regresión muestral

Tema 2: Intervalo de Confianza para el intercepto de la Recta de Regresión muestral

Tema 3: Intervalo de Confianza para la Predicción individual y Predicción media.

Tema 4: Estadígrafos de prueba para la Pendiente poblacional y para el intercepto poblacional.

Unidad 4: Correlación Lineal Simple

Tema 1: Análisis de Correlación Lineal Simple.

Tema 2: Coeficiente de Correlación lineal muestral “r” (r) y poblacional “Rho”.

Tema 3: Relación entre Coeficiente de Correlación y Coeficiente de Determinación. Otros Coeficientes de utilidad práctica.

Tema 4: Tests de hipótesis sobre “Rho”. Transformación logarítmica del Coeficiente de Correlación Lineal.

Modulo 2: INTRODUCCIÓN a ESTADÍSTICA no Paramétrica (una Muestra y dos Muestras Relacionadas)

Unidad 1: Conceptos y Fundamentos de la Estadística no Paramétrica

Tema 1: Introducción a la Estadística no Paramétrica.

Tema 2: Escalas de medición empleadas: Nominal, Ordinal e Interválica.

Tema 3: Ventajas y Supuestos para la aplicación de Tests no Paramétricos.

Tema 4: Potencia y eficiencia de los Test no Paramétricos.

Unidad 2: Pruebas no Paramétricas para una sola Muestra

Tema 1: Test de la Binomial.

Tema 2: Test del Chi-Cuadrado para una muestra.

Tema 3: Test de Kolmogorov-Smirnov para una muestra.

Tema 4: Test de las rachas para una muestra.

Unidad 3: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Relacionadas

Tema 1: Diseños de experimentos “own control” y “pares macheados”.

Tema 2: Test de McNemar para la significancia de cambios.

Tema 3: Test del signo.

Unidad 4: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Relacionadas (continuación)

Tema 1: Test de Wilcoxon para pares “macheados”.

Tema 2: Test de Walsh

Tema 3: Test de randomización para dos muestras macheadas.

Modulo 3: INTRODUCCIÓN a ESTADÍSTICA no Paramétrica (2 Muestras Independientes y k Muestras Relacionadas e Independientes) - Coeficientes no Paramétricos

Unidad 1: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Independientes

Tema 1: Test de la probabilidad exacta de Fisher.

Tema 2: Test del Chi-Cuadrado para dos muestras independientes.

Tema 3: Test de la mediana.

Tema 4: U -Test de Mann-Whitney.

Unidad 2: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Independientes (continuación)

Tema 1: Test de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras independientes.

Tema 2: Test de las rachas de Wald-Wolfowitz.

Tema 3: Test de reacción extrema de Moses.

Tema 4: Test de randomización para dos muestras independientes.

Unidad 3: Pruebas no Paramétricas para k Muestras Relacionadas e Independientes

Tema 1: Q Test de Cochran.

Tema 2: Test de Friedman de análisis de varianza dos vías

Tema 3: Test del Chi-Cuadrado para k muestras independientes.

Tema 4: Test de la mediana extendido.

Tema 5: Test de Kruskal-Wallis de análisis de varianza una vía.

Unidad 4: Coeficientes de Correlación no Paramétricos

Tema 1: Coeficiente C de Contingencia.

Tema 2: Coeficiente de correlación por rangos de Spearman.

Tema 3: Coeficientes de correlación total y parcial de rangos de Kendall.

Tema 4: Coeficiente de concordancia de Kendall.