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Temario del curso
Método científico, probabilidad y estadística
- Breve historia de la estadística
- Por qué podemos tener "confianza" en las conclusiones
- Probabilidad y toma de decisiones
Preparación para la investigación (decidir "qué" y "cómo")
- Visión general: la investigación es parte de un proceso con entradas y salidas
- Recopilación de datos
- Cuestionarios y medición
- Qué medir
- Estudios observacionales
- Diseño experimental
- Análisis de datos y métodos gráficos
- Habilidades y técnicas de investigación
- Gestión de la investigación
Descripción de datos bivariantes
- Introducción a los datos bivariantes
- Valores del coeficiente de correlación de Pearson
- Simulación de estimación de correlaciones
- Propiedades de la correlación de Pearson (r)
- Cálculo de la correlación de Pearson (r)
- Demostración de la restricción del rango
- Ley de la suma de varianzas II
- Ejercicios
Probabilidad
- Introducción
- Conceptos básicos
- Demostración de probabilidad condicional
- Simulación de la falacia del jugador
- Demostración del problema del cumpleaños
- Distribución binomial
- Demostración de la distribución binomial
- Tasa de base
- Demostración del teorema de Bayes
- Demostración del problema de Monty Hall
- Ejercicios
Distribuciones normales
- Introducción
- Historia
- Áreas bajo las curvas de distribución normal
- Demostración de las variedades de la distribución normal
- Distribución normal estándar
- Aproximación normal a la distribución binomial
- Demostración de la aproximación normal
- Ejercicios
Distribuciones muestrales
- Introducción
- Demostración básica
- Demostración del tamaño de la muestra
- Demostración del teorema del límite central
- Distribución muestral de la media
- Distribución muestral de la diferencia entre medias
- Distribución muestral de la correlación de Pearson (r)
- Distribución muestral de una proporción
- Ejercicios
Estimación
- Introducción
- Grados de libertad
- Características de los estimadores
- Simulación de sesgo y variabilidad
- Intervalos de confianza
- Ejercicios
Lógica de la prueba de hipótesis
- Introducción
- Pruebas de significancia
- Errores de Tipo I y Tipo II
- Pruebas de una y dos colas
- Interpretación de resultados significativos
- Interpretación de resultados no significativos
- Pasos en la prueba de hipótesis
- Pruebas de significancia e intervalos de confianza
- Concepciones erróneas
- Ejercicios
Pruebas de medias
- Media única
- Demostración de la distribución t
- Diferencia entre dos medias (grupos independientes)
- Simulación de robustez
- Comparaciones pares entre medias
- Comparaciones específicas
- Diferencia entre dos medias (pares correlacionados)
- Simulación t correlacionada
- Comparaciones específicas (observaciones correlacionadas)
- Comparaciones pares (observaciones correlacionadas)
- Ejercicios
Potencia estadística
- Introducción
- Cálculos de ejemplo
- Factores que afectan la potencia
- Ejercicios
Predicción
- Introducción a la regresión lineal simple
- Demostración del ajuste lineal
- Partición de sumas de cuadrados
- Error estándar de la estimación
- Demostración de la línea de predicción
- Estadística inferencial para b y r
- Ejercicios
ANOVA (Análisis de varianza)
- Introducción
- Diseños de ANOVA
- ANOVA de un factor (entre sujetos)
- Demostración de un solo factor
- ANOVA multifactorial (entre sujetos)
- Tamaños de muestra desiguales
- Pruebas complementarias al ANOVA
- ANOVA dentro de los sujetos
- Demostración de la potencia de los diseños dentro de los sujetos
- Ejercicios
Ji-cuadrada (Chi Square)
- Distribución ji-cuadrada
- Tablas de un solo factor
- Demostración de pruebas de distribuciones
- Tablas de contingencia
- Simulación de tabla 2 x 2
- Ejercicios
Estudios de casos
Análisis de estudios de casos seleccionados
Requerimientos
Se requiere un sólido dominio de las estadísticas descriptivas (media, promedio, desviación estándar, varianza) y un conocimiento básico de la probabilidad.
Le recomendamos participar en el curso de preparación: Estadística Nivel 1
35 Horas
Testimonios (3)
conocimiento del formador, personalizado, todos los temas cubiertos
eleni - EUAA
Curso - Forecasting with R
Traducción Automática
La variación con ejercicio y demostración.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Traducción Automática
Las aplicaciones de la vida real utilizando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática