Curso de Introducción a Probabilidades y sus Distribuciones para la Toma de Decisiones.
Utiliza la estadística para tomar mejores decisiones y mejora tu ejercicio profesional. Aplica y maneja intervalo de confianza, tabla y más.
Modalidad: Online
Duración: 4 meses
Perteneciente a: Experto universitario en estadística aplicada a la toma de decisiones
Introducción:Este Curso Introductorio o Básico, de la especialidad "Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones", está compuesto por 3 Módulos correlativos, de 4 Unidades Temáticas cada uno, planificadas para ser cursadas en 4 meses; está ideado de modo autónomo y auto-suficiente para que los cursantes, logren emplear y aplicar las herramientas y técnicas básicas de Probabilidades y Distribuciones de Probabilidades, tanto Discretas como Continuas, 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 desarrollan de modo “personalizado” de acuerdo al PERFIL profesional de cada cursante, para que rápidamente puedan transferir los 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 Básico, aprobado el mismo se otorgará el Certificado de “Introducción a Probabilidades y sus Distribuciones para la Toma de Decisiones”.
Curso Básico.
"Introducción a Probabilidades y sus Distribuciones para la Toma de Decisiones": Aborda a lo largo de los 3 MÓDULOS que lo componen, los Conceptos básicos y las Aplicaciones prácticas de las Probabilidades, bajo las diferentes escuelas de pensamiento científico; las Reglas y Condiciones para aplicar Probabilidades, la Regla de Bayes tan útil para la Toma de decisiones; las principales Distribuciones de Variables Aleatorias tanto Discretas como Continuas. Haciendo fundamental hincapié en: las Distribuciones Normal, Binomial y Poisson y sus aplicaciones prácticas.
"Introducción al Muestreo y a la Estadística Inferencial para la Toma de Decisiones": Aborda a lo largo de los 3 MÓDULOS que lo componen, los diferentes tipos de Muestreo estadístico, tanto los probabilísticos como los no probabilísticos; las Distribuciones en el Muestreo; los Intervalos de Confianza para los parámetros poblacionales que se deseen estimar (Estadística Inferencial Inductiva) y la fundamental técnica de Test de Hipótesis o Contrastes de Hipótesis para una y dos Poblaciones (Estadística Inferencial Deductiva).
"Introducción a Regresión Lineal y a Estadística no Paramétrica": Aborda a lo largo de los 3 MÓDULOS que lo componen, los supuestos y aplicaciones del Modelo de Regresión Lineal Simple, las inferencias y análisis de varianza sobre los 3 parámetros poblacionales del modelo y los Coeficientes de Correlación y determinación; luego, una batería compuesta por una veintena de Tests no paramétricos: para una muestra, dos muestras relacionadas e independientes, k muestras relacionadas e independientes; para culminar con los Coeficientes de Correlación no paramétricos, tan útiles para la comparación de datos pertenecientes a las escalas de medición nominal y ordinal, donde es imposible la aplicación de los Test de Hipótesis Paramétricos.
Objetivos Generales:
En nuestros días, la Estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con gran margen de fiabilidad: las tendencias y valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del "Experto en Estadística Aplicada" no consiste ya, sólo en reunir, tabular y graficar los datos, sino fundamentalmente en captar el proceso de interpretación de esa información.
El desarrollo de la Teoría de la Probabilidad ha aumentado el alcance de las Aplicaciones de la Estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar con gran exactitud, utilizando determinadas Distribuciones Probabilísticas; los resultados de éstas se emplean para analizar bases de datos históricos. La Probabilidad es útil para comprobar la “fiabilidad” de las Inferencias Estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios, en un determinado estudio o investigación estadística, así como regresionar y correlacionar los mismos con cierta “significancia”.
La Estadística es una Ciencia de Aplicación Práctica, “Casi Universal” en todos los Campos de Investigación, donde sea necesaria la Toma de una Decisión, bajo condiciones de incertidumbre. A saber:
- Abogacía y Ciencias Jurídicas
- Arquitectura y Ciencias Urbanísticas
- Ciencias Actuariales
- Ciencias Biológicas (Bioestadística)
- Ciencias de la Computación
- Ciencias de la Comunicación
- Ciencias de la Salud (Epidemiología)
- Ciencias Económicas (Econometría)
- Ciencias Exactas y Naturales
- Ciencias Políticas
- Control de Calidad
- Demografía
- Educación
- Encuestas por Muestreo (Investigación de Mercados)
- Estadísticas de Empresas y Negocios
- Estadística en Ciencias del medio ambiente (Hidrología, Meteorología, Ecología, etc.)
- Estadística en Ingeniería
- Estadística en Psicología
- Estadísticas Sociales (para todas las Ciencias Sociales)
- Estadísticas deportivas, turísticas, etc.
La Estadística es una herramienta básica en negocios y producción. Es empleada para entender la variabilidad de los sistemas de medición, control de procesos, compilación de datos y para la Toma de Decisiones, en un entorno de incertidumbre. En estas aplicaciones es una herramienta clave, y muy probablemente la única herramienta disponible.
Aunque comúnmente sólo se le asocia a estudios demográficos, económicos y sociológicos, gran parte de los logros de la Estadística, se derivan del interés de científicos, por desarrollar Modelos que expliquen el comportamiento de propiedades de la materia y de caracteres biológicos. La medicina, la biología, la física y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean instrumentos estadísticos, de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.
En Ciencias Sociales: es un pilar básico del desarrollo de la Demografía, la Sociología y Psicología aplicadas.
En Ciencias Económicas: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.
En Ciencias Médicas: permite establecer pautas, sobre la evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad, el grado de eficacia de un medicamento, tratamiento, etc.
Objetivos Específicos.
Al finalizar este Curso Básico de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:
- Asumir la necesidad y utilidad de la Estadística como herramienta en su ejercicio profesional.
- Conocer las distintas escalas de medición y posibilidades de las mismas en el análisis estadístico.
- Aplicar las diferentes Reglas de las Probabilidades para la Toma de Decisiones.
- Reconocer los diferentes Modelos de Distribuciones probabilísticas de VAD y VAC (Variable Aleatoria Discreta y Variable Aleatoria Continua).
- Aplicar las TC (Tablas de Contingencia) y los Árboles de decisión de probabilidades.
- Modelizar sobre las distribuciones más importantes, base de la Estadística Inferencial. (Primer Nivel de Profundización)
- Adquirir las destrezas necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos especializados.
- Reconocer los distintos tipos de Muestreo estadístico.
- Aplicar adecuadamente las técnicas de la Estadística Inferencial.
- Seleccionar el estadístico más apropiado para cada tipo de inferencia inductiva.
- Calcular el tamaño adecuado de muestra a seleccionar, con cierto nivel de riesgo o significancia.
- Aplicar las técnicas de Estimación puntual y por Intervalos de Confianza, sobre los parámetros poblacionales, para una y dos poblaciones.
- Aplicar las técnicas de Test de Hipótesis, sobre los parámetros poblacionales, para una y dos poblaciones.
- Adquirir las habilidades necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos.
- Reconocer los supuestos del Modelo de Regresión Lineal Simple.
- Aplicar adecuadamente el MRLS a series de datos bivariantes.
- Seleccionar el estadístico más apropiado para cada tipo de inferencia, sobre los 3 coeficientes del MRLS, con cierto nivel de riesgo o significancia.
- Aplicar apropiadamente las Pruebas de Estadística no Paramétrica, para una, dos y k poblaciones, relacionadas o independientes.
- Reconocer qué TH no paramétrico es el indicado para testear Distribuciones libres en escalas nominal, ordinal e interválica.
- Aplicar e interpretar el significado de los coeficientes no paramétricos.
- Adquirir las habilidades necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos.
Destinatarios:
Este curso está diseñado y pensado para Empresarios, Industriales, Directivos, Profesionales, Técnicos, Investigadores de las más diversas disciplinas y de los más variados ámbitos empresariales y científicos, que requieran del manejo de las herramientas prácticas probabilísticas, orientadas a la Toma de Decisiones.
Así también como para Docentes, Capacitadores y eFacilitadores de diferentes disciplinas y niveles educativos.
Pre- Requisitos:
Es fundamental poseer una muy buena base en el manejo herramientas informáticas: Word, Excel, Paint, etc., así como una fluída navegación y búsquedas temáticas, empleo de mails y chats.
Recomendable pero no excluyente, poseer conocimientos de Estadística Descriptiva básica.
Es altamente recomendable disponer de conexión a Internet por banda ancha o ADSL
Programa.
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN a COMBINATORIA y PROBABILIDADES
Unidad 1: Cálculo Combinatorio con y sin Repetición
- Combinatoria simple: Permutaciones. Combinaciones. Variaciones.
- Combinatoria con repetición: Permutaciones. Combinaciones. Variaciones.
- Problemas de conteo.
- Números combinatorios.
- Actividades de aplicación específicas para el perfil profesional del cursante.
Unidad 2: Probabilidades y sus Aplicaciones
- Probabilidad y posibilidad.
- Terminología y conceptos básicos en probabilidades.
- Escuelas de Probabilidad: Clásica, Experimental, Axiomática y Subjetiva.
- Definiciones de probabilidad. Ventajas e inconvenientes.
- Actividades de aplicación específicas para el perfil profesional del cursante.
Unidad 3: Operaciones con Probabilidades. Sus aplicaciones prácticas
- Tablas de contingencia y Diagramas de árbol.
- Reglas de la suma y el producto de probabilidades.
- Sucesos mutuamente excluyentes.
- Sucesos independientes. Probabilidad condicional.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 4: Probabilidad de las Causas. Modelos de Decisión
- Modelo de Bayes. Su importancia en la toma de decisiones.
- Probabilidad de las causas o “a posteriori”.
- Regla de la probabilidad total.
- Modelo de árboles de decisión.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
MÓDULO 2: INTRODUCCIÓN a VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS
Unidad 1: Introducción a Variables Aleatorias
- Concepto y características de una variable aleatoria.
- Variable Aleatoria Discreta: Función de Probabilidad y Función de Acumulación.
- Variable Aleatoria Continua: Función de Densidad y Función de Distribución.
- Funciones de probabilidad: Acumuladas y Desacumuladas.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 2: Caracterización de una Variable Aleatoria
- Esperanza de una VA (Variable Aleatoria). Propiedades de la Esperanza.
- Varianza y DS (Desvío Estandar) de una Variable Aleatoria. Estandarización de VA.
- Coeficiente de variación. Su importancia en la comparación de distribuciones.
- Noción de juego equitativo.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 3: Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Discretas
- VA de Bernoullí - Distribución Binomial.
- Distribución de Pascal o Binomial negativa.
- Distribución Hipergeométrica.
- Manejo de Tablas y Calculadoras estadísticas.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 4: Otras Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Discretas
- Distribución Multinomial y distribución Multihipergeométrica.
- Distribución Uniforme Discreta y Distribución Geométrica.
- Distribución de Poisson.
- Aproximación de Poisson por la Binomial.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
MÓDULO 3: INTRODUCCIÓN a VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
Unidad 1: Distribución Normal (la famosa “campana de Gauss”)
- Propiedades de la Normal de Gauss.
- Función de densidad y función de distribución de la Normal.
- Estandarización y desentadarización de la Normal.
- Manejo de Tablas y calculadoras estadísticas.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 2: Aproximaciones y Otras Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Continuas
- Aproximaciones por Normal de Binomial y Poisson.
- Distribución Chi-Cuadrado.
- Distribución “t” de Student.
- Distribución “F” de Fisher/Snedecor.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 3: TCL, Tchebycheff y Otra Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Continuas
- TCL (Teorema Central del Límite) sus aplicaciones prácticas.
- Acotación de Tchebycheff y sus aplicaciones prácticas.
- Distribución Uniforme – Distribución Triangular.
- Distribución logNormal – Distribución Gamma.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 4: Otras Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Continuas
- Distribución Exponencial – Distribución Erlang.
- Distribución Weibull – Distribución Gumbel.
- Distribución Beta – Distribución de Cauchy.
- Distribución Logística – Distribución de Laplace – Distribución de Pareto.
- Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Modalidad de Dictado y Duración:
La Modalidad de dictado de este curso, emplea las actuales herramientas de eLearning, sobre el entorno técnico de la plataforma MOODLE, tomando como base y fundamento la teoría "Constructivista Social", donde tanto Cursantes como Profesores/Tutores, van construyendo conjuntamente, las variadas Aplicaciones Prácticas de las Probabilidades y sus Distribuciones, orientadas a las diferentes especialidades y campos de aplicación de los cursantes, sean éstos empresariales, científicos, académicos, etc.
La heterogeneidad propia de la especialidad que aporta cada cursante al Grupo, sumado a la característica relevante de este Curso "Customizado" o PERSONALIZADO, alimenta y enriquece el aprendizaje de cada cursante, en ésta tan útil y versátil disciplina de índole básicamente práctica.
Las Actividades de Aplicación se pautarán semanalmente, debiendo ser cumplimentadas en el transcurso de la semana. La dedicación horaria por parte del cursante, deberá estimarse en aproximadamente 12 horas reloj Semanales, un total aproximado de 50 horas reloj Mensuales, o sea unas 200 horas reloj para este curso.
Interacción on-line:
- Herramientas asincrónicas: Foros de Trabajo/Aprendizaje/Debates/Brain-Storming, Mensajería interna del Campus Virtual. Consultas por mail al Profesor o Tutor académico.
- Herramientas sincrónicas del Campus Virtual: Chat o Aula Virtual de la plataforma Moodle.
- Trabajos de Investigación: Individuales y Grupales, por grupos de afinidad profesional, que se adjuntarán en los Foros correspondientes.
- Seguimiento del alumno: Será continuo, por parte de Profesores y Tutores, con el objetivo de motivar, acompañar, facilitar, solucionar problemas y dudas y asegurar el éxito del Proceso del aprendizaje constructivo de cada uno de los 8 Módulos correlativos, que componen la especialidad completa.
La modalidad es totalmente on-line, a través del Campus Virtual FRBA. Las actividades que se realizarán serán:
- Foros de Trabajo/Aprendizaje/Discusión semanales, propuestos por el Coordinador.
- Material de lectura mensual por Unidad Temática y Módulo.
- Actividades individuales y/o grupales de aplicación práctica semanal y por Unidad Temática.
- Evaluaciones semanales y por Unidad Temática, sobre la base de Trabajos Prácticos de Aplicación de los conocimientos adquiridos.
La Duración Total de este curso autónomo y auto-suficiente, correspondiente a la Especialidad: Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones es de 3 meses y su Carga Horaria Total estimada es de: aproximadamente 200 horas reloj de dedicación.
Evaluaciones:
El Proceso de Evaluación es continuo, pues es una parte inherente al Proceso de Aprendizaje, necesario para la adquisición de las Competencias y Habilidades requeridas, en el transcurso de la cursada.
Al finalizar cada Módulo se realizará una Evaluación Integradora, cuyo objetivo es aplicar los contenidos aprendidos a situaciones reales laborales de los cursantes, o a simulaciones sobre Investigaciones/Estudios/Análisis, referidos en todos los casos, a la práctica profesional de cada cursante.
Certificación:
Se extenderá un Certificado de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria - FRBA - UTN, al finalizar la cursada.
Aquellos cursantes que hayan cumplimentado las Consignas y Aprobado las Actividades de Evaluación, de los 3 Módulos que conforman este curso, recibirán un Certificado de Aprobación del curso con la Calificación asignada.
Aquellos cursantes que, aún habiendo participado activamente en los Foros de Trabajo, no cumplimentaran los requisitos de Evaluación, recibirán un Certificado de Participación en el curso
