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de UTN Facultad Regional Buenos Aires

Introducción al Muestreo y a la Estadística Inferencial para la Toma de Decisiones (Primer Nivel de Profundización)

Fecha de inicio Fecha de inicio 12/09/2018
Precio Precio
AR$  22.000,00

Duración Duración: 4 Meses -
Modalidad y tipo de curso Tipoy Modalidad: Curso a Distancia A distancia
Este Curso (continuación del Curso Básico) en su Primer 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 3 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 del Muestreo, tanto probabilístico como no probabilístico, así como las Técnicas de Estimación Puntual, Intervalos de Confianza y Test de Hipótesis para una y dos poblaciones 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 nuevos conocimientos, herramientas y aplicaciones a sus respectivas áreas laborales.

Finalizados los 3 meses, se deberá elaborar y presentar un TFI = Trabajo Final Integrador del Curso – 1° Nivel de Profundización, aprobado el mismo se otorgará el Certificado de “Especialista Universitario en Muestreo y Estadística Inferencial aplicadas a la Toma de Decisiones”.

Destinatarios

Este Primer 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: Técnicas de Muestreo probabilísticas y no probabilísticas, estimación por Intervalos de Confianza y por Test de Hipótesis Paramétricos, para los valores poblaciones de una y dos poblaciones, orientadas a la Toma de Decisiones. Así también como para Docentes, Capacitadores y eFacilitadores de diferentes disciplinas y niveles educativos.

 

Objetivo General

Al finalizar el Primer Nivel de Profundización de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:

  • 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.

 

Requisitos

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 el CURSO BÁSICO de la especialidad. Es excluyente el haber cursado y aprobado, el CURSO BÁSICO de la especialidad: “Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones

Carga horaria

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 1° Nivel de Profundización.

 

Temario

MÓDULO 4: INTRODUCCIÓN al MUESTREO

Unidad 1: Población, Muestras y Estimadores

  • Universo, Población y Muestra. Poblaciones finitas e infinitas.
  • Tipos de Muestreo: Simple al azar, estratificado al azar, por conglomerados, sistemático al azar.
  • Características poblacionales y muestrales. Parámetros estadísticos.
  • Estadígrafo y estimación. Tipos de estimación. Concepto de “grados de libertad”.

Unidad 2: Estimación Puntual

  • Concepto de estimación puntual y sus aplicaciones.
  • Distribución de probabilidad de un estimador. Sesgo. Error medio cuadrático. Fracción de muestreo.
  • Propiedades de los Buenos Estimadores: insesgado, consistente, eficiente, suficiente.
  • Media Aritmética muestral, Varianza muestral, Proporción muestral.

Unidad 3: Teorema del Límite Central y sus Aplicaciones

  • Leyes fuerte y débil de los grandes números. Ley fuerte de los pequeños números.
  • Teorema Central del Límite (TCL)
  • Aplicaciones prácticas del Teorema Central del Límite – diferentes casos.
  • Nociones del proceso de Wiener y del puente browniano.

Unidad 4: Distribución de Algunos Estimadores Muestrales

  • Distribución de la Media muestral de poblaciones normales infinitas y finitas.
  • Distribución de la Varianza muestral.
  • Distribución de la Proporción muestral.
  • Determinación del tamaño muestral “n” para estimar la Media poblacional, la Proporción poblacional y la Varianza poblacional.

 

MÓDULO 5: INTRODUCCIÓN a la INFERENCIA ESTADÍSTICA

Unidad 1: ¿Qué es la Estadística Inferencial?

  • Tipos de Inferencia estadística.
  • Estimación puntual vs. Estimación por Intervalos de Confianza.
  • Diferencias entre Estimación de Parámetros y Testeo de Parámetros poblacionales.
  • Concepto de IC (Intervalo de Confianza) y sus aplicaciones.

Unidad 2: Intervalos de Confianza

  • Intervalos de Confianza para la Media poblacional de poblaciones normales.
  • Casos: σ2 conocida para poblaciones infinitas y finitas y σ2 desconocida para poblaciones infinitas y finitas.
  • Intervalos de Confianza para la Media poblacional de poblaciones con distribución desconocida.
  • Muestras grandes y muestras chicas.

Unidad 3: Otros Intervalos de Confianza

  • Intervalos de Confianza para la Proporción Poblacional.
  • Población infinita y finita.
  • Intervalos de Confianza para la Varianza Poblacional.
  • Población infinita.

Unidad 4: Tamaños Muestrales para IC

  • Tamaño de la Muestra para estimar la Media Poblacional.
  • Casos: Población normal infinita, con σ2 conocida y con σ2 desconocida.
  • Población normal finita con σ2 conocida y Población normal finita, con σ2 desconocida.
  • Tamaño de la Muestra para estimar la Proporción poblacional. Universos infinitos y finitos.

 

MÓDULO 6: INTRODUCCIÓN a la INFERENCIA DEDUCTIVA

Unidad 1: Conceptos Básicos (Inferencia Deductiva)

  • Hipótesis estadística. Hipótesis paramétrica.
  • Hipótesis nula y alternativa. Hipótesis simples y múltiples. Reglas de decisión.
  • Estadígrafo de prueba. Puntos críticos. Regiones de rechazo. Test uni y bilaterales.
  • Errores tipo I y II. Nivel de Confianza y Nivel de Significancia. Potencia de un Test.

Unidad 2: Tests de Hipótesis para la Media de Poblaciones normales y no normales

  • Estadígrafos de prueba para la Media poblacional de poblaciones normales y no normales.
  • Poblaciones infinitas con Varianza poblacional conocida y desconocida.
  • Poblaciones finitas con Varianza poblacional conocida y desconocida.

Unidad 3: Tests de Hipótesis para la Proporción y Varianza de una Población

  • Estadígrafos de prueba para la Proporción en poblaciones infinitas.
  • Estadígrafos de prueba para la Proporción en poblaciones finitas.
  • Estadígrafos de prueba para la Varianza poblacional en poblaciones infinitas.

Unidad 4: Tests de Hipótesis para dos Poblaciones

  • Estadígrafo de prueba para comparar Varianzas de dos poblaciones normales.
  • Estadígrafos de prueba para comparar Medias de dos poblaciones normales, con Varianzas conocidas y Varianzas desconocidas (iguales o diferentes)
  • Estadígrafo de prueba para comparar Proporciones poblacionales de dos poblaciones.

Metodologia

Red Tecnológica, brinda postgrados, carreras, diplomaturas y cursos a distancia, pero con compromiso humano: “Educación sin distancias!. Es por ello que durante los cursos, se utilizarán diversas herramientas dentro del Campus Virtual que faciliten al docente la enseñanza y le brinden una experiencia de aprendizaje completa y didáctica al estudiante.
Durante el transcurso de la cursada se compartirá material de lectura y bibliografía para generar intercambios, debates y consultas en los foros. Las conversaciones en los foros son públicas por lo que tanto tutores como alumnos podrán responder consultas para así incentivar al aprendizaje colaborativo guiado por los docentes.
De igual forma se llevarán a cabo clases en tiempo real por medio del AVS, Aula Virtual Sincrónica. Y se realizarán evaluaciones de selección múltiple, autoevaluaciones, ejercicios prácticos y análisis de situaciones o casos en contextos acordes a la especialidad, tema y el objetivo del curso.

 

Certificacion

Se extenderá un Certificado de la Secretaría de Cultura y Extensión Universitaria - FRBA - UTN, al finalizar la cursada, que será enviado por vía postal, al domicilio del cursante, dentro de los 3 a 4 meses de finalizada la cursada. Aquellos cursantes que hayan cumplimentado las Consignas y Aprobado las Actividades de Evaluación, de los 3 Módulos que conforman este Primer Nivel de Profundización, recibirán un Certificado de Aprobación del mismo 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.

Evaluacion

Los alumnos participantes de las diplomaturas y cursos a distancia podrán ser acreditados con una nota de participación o aprobación.
La calificación de participación de cada módulo indica que el alumno realizó el 75% de las actividades que fueron propuestas durante el curso, tales como:

  • Realización de exámenes de selección múltiple o de autoevaluación de cada unidad o módulo.
  • Participación en la clase virtual. La presencia durante el AVS no es obligatoria, sin embargo se evalúa la visualización y descarga posterior de la misma a fines educativos.
  • Aporte, participación e integración a las discusiones, debates y actividades propuestas en cada unidad didáctica
  • Revisión del material de las unidades de estudio. Con un cumplimiento de al menos 75%.

Se considerará la aprobación de cada módulo con la entrega del trabajo práctico final integrador. Este trabajo incluye y unifica todos los conceptos impartidos a lo largo de la cursada. La evaluación final obligatoria, tendrá un plazo de entrega límite dentro del calendario del curso. Su presentación se realiza a través del Campus Virtual y contará con una instancia única de recuperación, tras la cual los alumnos no podrán realizar más entregas.

Requisitos

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 el CURSO BÁSICO de la especialidad. Es excluyente el haber cursado y aprobado, el CURSO BÁSICO de la especialidad: “Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones

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