Curso de Introducción a Regresión Lineal y a Estadística no Paramétrica (Segundo Nivel de Profundización) - Online

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  • Contenido
    Curso de Introducción a Regresión Lineal y a Estadística no Paramétrica (Segundo Nivel de Profundización)


    Aplica apropiadamente las Pruebas de Estadística no Paramétrica y mejora tus habilidades para la toma de decisiones.
    Modalidad: Online
    Duración: 4 meses

    Introducción:


    Este curso 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”.


    Objetivos Específicos:


    Al finalizar el Segundo Nivel de Profundización de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:
    • 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 Segundo Nivel de Profundización está especialmente 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 de: Estadística bivariante – diseño del Modelo de Regresión Lineal, inferencias sobre los Coeficientes del Modelo, estimaciones a largo plazo; y testeo de poblaciones a “libre distribución”, todo ello orientado a la Toma de Decisiones.
    Así también como para Docentes, Capacitadores y eFacilitadores de diferentes disciplinas y niveles educativos.


    Pre- Requisitos:

    Haber cursado y aprobado "Introducción al Muestreo y a la Estadística Inferencial para la Toma de Decisiones"

    Es fundamental poseer una muy buena base en el manejo herramientas informáticas: Word, Excel, Paint, etc., así como un fluido manejo del entorno Moodle: Editor de Ecuaciones del Moodle, Inserción de gráficas (con Applets en Java) e inserción de Ecuaciones en los Foros de Aprendizaje, habilidades y competencias ellas, adquiridas en los primeros cursos de la especialidad.


    Programa Completo:


    MÓDULO 7: INTRODUCCIÓN a REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

    Unidad 1: Modelo de Regresión Lineal Simple (MRLS)
    • Objetivo, Terminología y Supuestos básicos del Modelo RLS. Tipos de Modelos de RLS.
    • Variación individual y Variación conjunta.
    • Diagramas de Dispersión. Función de Regresión Muestral y Función de Regresión Poblacional.
    • Parámetros y Estimadores del Modelo RLS.
    Unidad 2: Análisis de Varianza en el Modelo RLS
    • Varianza explicada, Varianza residual y Varianza total en MRLS.
    • Coeficiente de Determinación del Modelo RLS. Su significado práctico.
    • Varianza residual muestral.
    • Distribución de los estimadores muestrales b1 y b0.
    Unidad 3: Intervalos de Confianza y Tests de Hipótesis para el MRLS
    • Intervalo de Confianza para la Pendiente de la Recta de Regresión muestral
    • Intervalo de Confianza para el intercepto de la Recta de Regresión muestral
    • Intervalo de Confianza para la Predicción individual y Predicción media.
    • Estadígrafos de prueba para la Pendiente poblacional y para el intercepto poblacional.
    Unidad 4: Correlación Lineal Simple
    • Análisis de Correlación Lineal Simple.
    • Coeficiente de Correlación lineal muestral “r” (r) y poblacional “Rho”.
    • Relación entre Coeficiente de Correlación y Coeficiente de Determinación. Otros Coeficientes de utilidad práctica.
    • Tests de hipótesis sobre “Rho”. Transformación logarítmica del Coeficiente de Correlación Lineal.

    MÓDULO 8: INTRODUCCIÓN a ESTADÍSTICA no Paramétrica (una Muestra y dos Muestras Relacionadas)

    Unidad 1: Conceptos y Fundamentos de la Estadística no Paramétrica
    • Introducción a la Estadística no Paramétrica.
    • Escalas de medición empleadas: Nominal, Ordinal e Interválica.
    • Ventajas y Supuestos para la aplicación de Tests no Paramétricos.
    • Potencia y eficiencia de los Test no Paramétricos.
    Unidad 2: Pruebas no Paramétricas para una sola Muestra
    • Test de la Binomial.
    • Test del Chi-Cuadrado para una muestra.
    • Test de Kolmogorov-Smirnov para una muestra.
    • Test de las rachas para una muestra.
    Unidad 3: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Relacionadas
    • Diseños de experimentos “own control” y “pares macheados”.
    • Test de McNemar para la significancia de cambios.
    • Test del signo.
    Unidad 4: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Relacionadas (continuación)
    • Test de Wilcoxon para pares “macheados”.
    • Test de Walsh.
    • Test de randomización para dos muestras macheadas.

    MÓDULO 9: 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
    • Test de la probabilidad exacta de Fisher.
    • Test del Chi-Cuadrado para dos muestras independientes.
    • Test de la mediana.
    • U -Test de Mann-Whitney.
    Unidad 2: Pruebas no Paramétricas  para 2 Muestras Independientes (continuación)
    • Test de Kolmogorov-Smirnov  para dos muestras independientes.
    • Test de las rachas de  Wald-Wolfowitz.
    • Test de reacción extrema de Moses.
    • Test de randomización para dos muestras independientes.
    Unidad 3: Pruebas no Paramétricas  para k Muestras Relacionadas e Independientes
    • Q Test de Cochran.
    • Test de Friedman de análisis de varianza dos vías.
    • Test del Chi-Cuadrado para k muestras independientes.
    • Test de la mediana extendido.
    • Test de Kruskal-Wallis de análisis de varianza una vía.
    Unidad 4: Coeficientes de Correlación no Paramétricos
    • Coeficiente C de Contingencia.
    • Coeficiente de correlación por rangos de Spearman.
    • Coeficientes de correlación total y parcial de rangos de Kendall.
    • Coeficiente de concordancia de Kendall.

    Modalidad de dictado y Duración de la especialidad
    :


    La Modalidad de dictado emplea las actuales herramientas de eLearning, sobre el entorno técnico de 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 los Tests de Hipótesis de la Estadística no Paramétrica y de los Modelos de Regresión Lineal orientados todos ellos, a las diferentes especialidades y campos de especialidad de los cursantes, sean éstos empresariales, científicos, académicos, etc.

    La heterogeneidad propia de la especialidad que conocemos, 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 especialización 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 2° Nivel de Profundización.


    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 Segundo Nivel de Profundización 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 especialidad.

    Aquellos cursantes que hayan cumplido y aprobado las actividades de evaluación de todos los módulos que conforman la especialidad, recibirán un Certificado de Aprobación con la Calificación asignada.
    Aquellos que, aún habiendo participado activamente en los Módulos, no cumplimentaran los requisitos de Evaluación, recibirán un Certificado de Participación en la Especialidad.

    Aquellos cursantes que finalicen y aprueben los tres cursos o especialidades auto-suficientes, de 3 Módulos cada uno, que integran la especialidad completa: Curso Básico, 1° Nivel de Profundización y 2° Nivel de Profundización, obtendrán el Certificado de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria - FRBA - UTN  de:

    “EXPERTO UNIVERSITARIO en ESTADÍSTICA APLICADA a la TOMA de DECISIONES”

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