Diplomado en Estadística Aplicada y Análisis de Datos

Objetivo General:  Capacitar a los estudiantes para utilizar herramientas estadísticas avanzadas y técnicas de análisis de datos, facilitando la toma de decisiones informadas en diversos campos profesionales y académicos.

Temario

Se requiere el 80% de asistencia en las sesiones
programadas

Módulo 1: Fundamentos de estadística Descriptiva
1.1 Concepto de Estadística
1.2 Variables estadísticas
1.2.1 Población y muestra
1.2.2 Variable estadística
1.3 Muestreo estadístico
1.4 Tipos de variables (cualitativas y cuantitativas)
1.5 Escalas de medición (nominal, ordinal, de intervalo, de
razón)

Módulo 2: Distribuciones de frecuencia
2.1 Tabla de frecuencias de una variable discreta
2.2 Agrupamiento en intervalos de clase
2.3 Representación gráfica para datos sin agrupar
2.4 Representación gráfica para datos agrupados
2.5 Representación gráfica para variables cualitativas

Módulo 3: Medidas Características de una distribución
3.1 Medidas de centralización (media aritmética, media
geométrica, media armónica y media cuadrática, mediana,
moda)
3.2 Medidas de posición (Cuartiles, deciles, percentiles)
3.3 Medidas de dispersión (desviación media, desviación típica,
varianza, coeficientes de variación)
3.4 Asimetría y curtosis
3.5 Medidas de relación (Covarianza y correlación)

Módulo 4: Probabilidad y distribuciones de probabilidad
4.1 Concepto de probabilidad y reglas básicas
4.2 Operaciones: Uniones, intersecciones, complementos,
diferencias (diagramas de Venn)
4.3 Técnicas de conteo: Permutaciones y combinaciones
4.4 Distribuciones de probabilidad discreta: binomial, Poisson
4.5 Distribuciones de probabilidad continua: normal, uniforme
4.6 Distribuciones de probabilidad continuas adicionales
(exponencial, t de Student, chi-cuadrado, F)

Módulo 5: Prueba de Hipótesis
5.1 Prueba de hipótesis para la media
5.2 Prueba de hipótesis para la proporción
5.3 Prueba de hipótesis para la varianza
5.4 Pruebas de hipótesis para dos muestras (medias,
proporciones y varianzas)
Módulo 6: Regresión lineal simple y múltiple
6.1 Modelo de regresión lineal simple
6.2 Modelo de regresión múltiple
6.3 Coeficientes de correlación y determinación
6.4 Diagnóstico de los modelos de regresión

Módulo 7: Análisis de experimentos de uno y dos factores
7.1 Diseño completamente aleatorio
7.2 Análisis de Varianza
7.3 Prueba de hipótesis
7.4 Bloques Aleatorizados