Métodos de investigación descriptivos e inferenciales

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (40HS)

Tema

Contenido

Horas

Introducción

¿Qué es la Estadística? ¿Por qué estudiarla? Tipos de estadística. Población y muestra. Tipos de variables.

2

Estadística descriptiva

14

Obtención y Organización de los datos. Parámetros y estadísticos. Distribuciones de frecuencia. Histograma.

2

Medidas de tendencia central: Media, mediana, moda para datos sin agrupar y agrupados.

4

Medidas de dispersión: Varianza, desviación estándar, coeficiente de variación.

4

Medidas de posición relativa: Cuartiles, deciles y percentiles.

4

Probabilidad y distribuciones de probabilidad

8

Probabilidad Elemental. Espacio muestral. Eventos. Probabilidades de un evento.

1

Reglas Aditivas. Probabilidad Condicional. Reglas multiplicativas.

3

Variables Aleatorias. Distribuciones de probabilidad discreta y continuas.

4

ESTADÍSTICA INFERENCIAL (40HS)

Tema

Contenido

Horas

Conceptos generales

4

Muestreo y censo. Muestreos aleatorios y estratificados.

2

Distribución de medias muéstrales. Teorema del Límite central.

2

Estimación y pruebas de hipótesis

20

Estimaciones de punto e intervalo (intervalos de confianza). Estimación de la media de una población. Error de estimación. Estimación de la proporción de una población. Tamaños de muestras.

3

Procedimiento para probar una hipótesis. Hipótesis nula y alternativa, Valores-P. Pruebas de una y de dos colas para medias.1hs

3

Pruebas de hipótesis para una muestra (Prueba “t”).

3

Pruebas de hipótesis para dos muestras  (Prueba “t”).

3

Análisis de varianza. ANOVA One Way.

8

REGRESIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE (40hs)

Tema

Contenido

Horas

Regresión lineal de 1 predictor

14

Generalidades

2

Método del mínimo cuadrado

1

Residuales

1

Ajustes de rectas

1

Errores normales en los modelos de regresión

1

Inferencias para regresión y correlación

1

Predicción de nuevas observaciones

1

Análisis de residuales y pruebas estadísticas

2

Pruebas para normalidad

2

Pruebas para homocedasticidad

2

Regresión Múltiple

10

Generalidades

2

Modelo lineal General

2

ANOVA de regresión

2

Estimación de medias y nuevas observaciones

1

Multicolinealidad

1

Uso de variables cuantitativas

1

Selección de modelo criterios

1

Experimentos de 1 factor, 2 y más factores, factoriales, fraccionados, mezclas y  superficies (40 HS)

Tema

Contenido

Horas

Introducción al Diseño de Experimentos

9

Generalidades

1

Definiciones básicas

1

Elementos de inferencia Repaso

1

Diseños aleatorios

1

ANOVA para DOE

2

Métodos gráficos de comprobación

1

Datos Cualitativos

1

Pruebas estadísticas para residuos de tratamientos

1

Experimentos Factoriales y Fraccionarios

8

Análisis de varianza de dos factores

2

Los principios para la construcción de diseños factoriales y fraccionarios

1

Diseños Factoriales 2k. Cálculo de los efectos. Factores de confusión. Resolución de un diseño factorial fraccionario

1

Contrastes y medidas de efectos en tratamientos

2

Evaluación de un modelo

2

Optimización y Deseabilidad y Pruebas

7

Transformación y procedimiento Box-Cox

2

Optimización Y deseabilidad

2

Metodología de la superficie de respuesta.

2

Diseño de Mezclas. Factores involucrados en un diseño de mezclas.

1

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA (40 HS)

Tema

Contenido

Horas

Introducción

1

¿Por qué utilizar estadística no paramétrica?

1

Pruebas no paramétricas

15

Test de signos.

3

Asociación categórica (Chi-cuadrado)

3

Una muestra. Prueba Wilcoxon.

3

Dos muestras. Prueba Wilcoxon/Mann-Whitney.

2

Más de dos muestras. Prueba Kruskal-Wallis.

2

Prueba Kolmogorov-Smirnov para bondad de ajustes de distribuciones.

2

Remuestreo y boostrap

5

Remuestreo y boostrap

5

Correlación no paramétrica

5

Correlación de Spearman

5

Módulo

Introducción Software

Ing. Jonnatan F. Aviles PhD.

Módulo 1

Agrim. Daniela Ballari PhD.

Módulo 2

Agrim. Daniela Ballari PhD.

Módulo 3

Ing. Jonnatan F. Aviles PhD.

Módulo 4

Ing. Jonnatan F. Aviles PhD.

Módulo 5

Agrim. Daniela Ballari PhD.