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Programme

Fundamentos de estadística para Data Science

¿QUIERES SOLICITAR INFORMACIÓN?
CONCEPTS
KEY
1
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
2
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES
3
INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTES DE HIPÓTESIS
4
CONTRASTE DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
5
RELACIÓN PARA VARIABLES ORDINALES Y CUANTITATIVAS
6
MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
Registration
Category:

Tecnología de la Información

Mode: Online
Edition: V
Start: 22/11/2021. Registration closed until the next edition.
End Registration: 22/11/2021
Precio: 250€
Descripción

La estadística es la ciencia que estudia como recoger, analizar, presentar e interpretar un conjunto de datos como soporte para la toma de decisiones.

La estadística se utiliza a menudo en finanzas, marketing, economía, política, etc., donde los datos son obtenidos a través de cuestionarios, encuestas, experimentos o cualquier otro conjunto de medidas.

Los datos estadísticos son tan numerosos que es indispensable resumirlos de manera adecuada.

Information

Objetivos

  • Conocer los fundamentos de la estadística descriptiva.

  • Entender los conceptos de distribución de probabilidades.

  • Calcular intervalos de confianza y contrastes.

METODOLOGÍA

  • Se explica los conceptos teóricos de los fundamentos estadísticos y se realizan algunos ejercicios con SPSS, de forma que se vea la aplicación de algunos casos prácticos y sus resultados.

  • Los participantes reproducirán diversos ejercicios conjuntamente con el profesor.

Duración y sede

Duración: El curso tiene una duración de 24 horas lectivas

Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.

FACULTY

MÓDULES

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
  1. 1. Estadística Descriptiva.

  2. 1.1. Conceptos generales. Definiciones.

  3. 1.2. Distribución o tabla de frecuencias.

  4. 1.3. Características numéricas de un conjunto de datos:

     - Estadísticas de Posición.
     - Medidas de tendencia central.
     - Medidas de dispersión.

  1. 1.4. Medidas de forma (asimetría y curtosis).

  2. 1.5. ¿Qué hemos visto?

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES
  1. 2.1. Definición de Variable Aleatoria.

  2. 2.2. Definición de Función de Densidad y Función de Distribución.

  3. 2.3. Valor esperado y varianza de una variable aleatoria.

  4. 2.4. Algunas distribuciones de variables aleatorias.

- Distribución Bernoulli.
- Distribución Binomial.
- Distribución Normal o de Gauss.
- Distribución T-Student.
- Distribución F de Snedecor.

  1. 2.5. ¿Qué hemos visto?

INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTES DE HIPÓTESIS
  1. 3.1. Introducción.

- Estimación puntual y por intervalos.
- Contraste de Hipótesis.

  1. 3.2. Intervalo de Confianza y Contraste de Hipótesis para la…

  2. 3.2.1. Media de una distribución normal.

  3. 3.2.2. Diferencia de Medias en dos muestras independientes.

  4. 3.2.3. Diferencia de Medias en dos muestras relacionadas.

  5. 3.2.4. Proporción.

  6. 3.2.5. diferencia de Proporciones.

  7. 3.3. ¿Qué hemos visto?

CONTRASTE DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
  1. 4.1. Introducción.

  2. 4.2. Una muestra…

- Kolmogorov-Smirnov.
- Prueba de Chi-cuadrado.

  1. 4.3. Dos muestras independientes.

• Contraste de Kruskal-Wallis.

RELACIÓN PARA VARIABLES ORDINALES Y CUANTITATIVAS
  1. 5.1. Conceptos generales.

  2. 5.2. Representación gráfica de una relación.

  3. 5.3. Covarianza e índice de correlación de Pearson.

  4. 5.4. Correlación de Spearman.

  5. 5.5. Ejercicios.

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
  1. 6.1. Introducción.

  2. 6.2. Regresión Lineal Simple.

  3. 6.3. Regresión Lineal Múltiple.

  4. 6.4. Ejercicios.

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