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PARTE 1. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS
- Aspectos introductorios a la Estadística
- Concepto y funciones de la Estadística
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Propiedades de la distribución de frecuencias
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN
- Medidas de tendencia central
- La media
- La mediana
- La moda
- Medidas de posición
- Medidas de variabilidad
- Índice de Asimetría de Pearson
- Puntuaciones típicas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES
- Introducción al análisis conjunto de variables
- Asociación entre dos variables cualitativas
- Correlación entre dos variables cuantitativas
- Regresión lineal
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución Normal
- Distribuciones asociadas a la distribución Normal
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS
- Introducción
- Cómo crear un archivo
- Definir variables
- Variables y datos
- Tipos de variables
- Recodificar variables
- Calcular una nueva variable
- Ordenar casos
- Seleccionar casos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS
- Introducción
- Análisis de frecuencias
- Tabla de correlaciones
- Diagramas de dispersión
- Covarianza
- Coeficiente de correlación
- Matriz de correlaciones
- Contraste de medias
PARTE 2. INFERENCIA ESTADÍSTICA Y DEL MODELO LINEAL SIMPLE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS PROBABILÍSTICOS UNIVARIANTES CONTINUOS
- Distribución rectangular
- Distribución triangular
- Distribución trapezoidal
- Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
- Distribución exponencial
- Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
- Distribución normal
- Distribuciones relacionadas con la distribución normal
- Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra
- Distribución rectangular estandarizada
- Distribución triangular estandarizada
- Distribución trapezoidal estandarizada
- Distribución beta
- La distribución ? 2 de Pearson
- La distribución t de Student
- La distribución F de Snedecor
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS A LOS ESTADÍSTICOS MUESTRALES DE UNA POBLACIÓN NORMAL
- Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
- Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
- Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
- Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
- Distribución para el cociente de varianzas
- Distribución para la proporción muestral
- Distribución para la diferencia de proporciones muestrales
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales
- Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS
- Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
- Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
- Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
- Propiedades deseables para un estimador paramétrico
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta
- Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua
- Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
- Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
- Estimadores insesgados
- Estimadores eficientes
- Estimadores consistentes
- Estimadores suficientes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTIMACIÓN MEDIANTE INTERVALOS DE CONFIANZA
- Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
- Intervalo de confianza para una proporción
- Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
- Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
- Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
- Intervalo de confianza para la razón de varianzas
- Construcción de regiones de confianza
- Caso en el que la varianza de la población es conocida
- Caso en el que la varianza es desconocida
- Caso de ambas varianzas conocidas
- Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)
- Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
- Intervalos de confianza bilaterales
- Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
- Formulación de un contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis para la media de una población normal
- Contraste para la diferencia de medias
- Contraste para la diferencia de proporciones
- Contraste para la varianza
- Contraste para la razón de varianzas
- Análisis de razón de verosimilitudes
- Hipótesis nula y alternativa
- Región de rechazo y tipos de error
- Función de potencia
- Contraste para la media cuando la varianza es conocida
- Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
- Contraste para la proporción
- Caso en el que se conocen las varianzas
- Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales
- Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos
- Región de rechazo y función de potencia
- Cálculo de s 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
- Contraste de dos colas
- Contraste de una cola a la derecha
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
- Introducción a los modelos econométricos
- Especificación y estimación del modelo lineal simple
- Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
- Introducción
- Estimación mínimo-cuadrática
- Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
- Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL MODELO LINEAL SIMPLE NORMAL
- Estimadores máximo-verosímiles
- Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
- Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
- Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
- El coeficiente de determinación
- Análisis de la varianza en la regresión
- Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
- Explotación del MLS
- El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
- Ejercicio tipo del MLS
- Otras propiedades de los estimadores del MLS
- Predicción puntual óptima
- Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Y?0 X0 ]
- Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo
- Propiedades algebraicas y estadísticas
- Inferencia en el MLS normal y sin término independiente
PARTE 3. MICROECONOMETRÍA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE.
- Introducción
- Especificación del modelo de regresión lineal múltiple
- Inferencia estadística del MRLM I
- Inferencia estadística del MRLM II
- Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
- El proceso de predicción
- Estimación restringida
- Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
- Errores de especificación
- El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
- Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario
- Distribución muestral del vector de residuos, e
- El estimador de la varianza del término de perturbación
- Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza
- Contraste de significación del modelo
- Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROBLEMAS CON LA INFORMACIÓN: ANÁLISIS DE OBSERVACIONES Y MULTICOLINEALIDAD.
- Introducción
- Influencia potencial
- Influencia real
- Observaciones atípicas
- Multicolinealidad: definición, grados y consecuencias
- Principales criterios de detección para la multicolinealidad
- Posibles soluciones a la multicolinealidad
- El factor de inflación de la varianza (FIV)
- El número de condición
- Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F
- Descomposición de la varianza del estimador
- Incorporación de nueva información
- Especificación de un nuevo modelo
- Métodos alternativos de estimación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFORMACIÓN CUALITATIVA: VARIABLES FICTICIAS.
- Introducción
- El modelo de regresión con variables ficticias
- Una nueva versión del contraste de cambio estructural
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE GENERALIZADO. PERTURBACIÓN NO ESFÉRICA: HETEROSCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACIÓN.
- Introducción
- Consecuencias en la estimación por MCO
- Estimador Mínimo Cuadrático Generalizado (MCG)
- Comparación entre el estimador MCO y MCG
- Heteroscedasticidad
- Métodos de estimación en presencia de heteroscedasticidad
- Contrastes de heteroscedasticidad
- Autocorrelación
- Esquemas lineales con comportamiento autocorrelacionado
- Métodos de estimación en presencia de autocorrelación
- Contrastes de autocorrelación
- La naturaleza de la relación entre las variables
- La transformación de variables
- La omisión de variables relevantes
- Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida
- Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154
- El contraste de Goldfeld-Quandt
- El contraste de Breusch-Pagan
- El contraste de White
- La existencia de ciclos y/o tendencias
- Relaciones no lineales
- La omisión de variables relevantes
- El método de Cochrane-Orcutt
- El método de Prais-Winsten
- El método de Durbin
- El contraste de Durban-Watson
- El contraste de Godfrey
- Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos
- Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELOS DE RESPUESTA CUALITATIVA.
- Introducción
- Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
- Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
- Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
- Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
- Modelo lineal de probabilidad
- Método de estimación por máxima verosimilitud
- Residuos generalizados
- Bondad de Ajuste
- Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)
- El Contraste de Razón de Verosimilitud
- El Contraste de Wald
- Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de ?Score?
- Comparación entre los Tests de RV, W, ML
- La hipótesis de la utilidad aleatoria
- Modelo Logit Condicional (MLC)
- Modelo mixto
- El modelo Logit multinomial
- Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE-LIMITADA
- Especificación e inferencia de Modelo de Regresión Censurado (Modelo Tobit)
- Variaciones del Modelo Tobit Standard
- Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
- Introducción a los modelos de recuento.
- Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud
- Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad
- Modelo de ?dos partes?
- El modelo de ?doble valla? (Cragg, 1791)
- El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)
- Modelos de Infrecuencia de compra
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS CON DATOS PANEL.
- Introducción
- Tipología de modelos con datos de panel
- Métodos de estimación para modelos en niveles o estáticos
- Contrastes de especificación en el modelo estático
- El modelo dinámico
- Contrastes de especificación en el modelo dinámico
- Estimador MCO (Modelo sin efectos)
- Estimadores entre-grupos
- Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales
- Estimación MCG para los efectos individuales
- Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales
- Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales
- Contraste de homogeneidad del panel
- Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos
- Estimación robusta
- Contraste de nulidad de los efectos aleatorios
- Contraste entre efectos fijos o aleatorios
- Contraste para la autocorrelación de la perturbación
- Contraste para la sobreidentificación de instrumentos
PARTE 4. ESTADÍSTICA BIOMÉTRICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. POBLACIÓN Y MUESTRA. MEDIDAS ESTADÍSTICAS
- Organización de un conjunto de datos numéricos
- Medidas de tendencia central y de dispersión. Gráficos. Asociación
- Muestras aleatorias. Inferencia
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CÁLCULO DE PROBABILIDADES. DISTRIBUCIONES
- Construcción de un modelo o distribución de probabilidad
- Distribución binomial
- Axiomática del cálculo de probabilidades
- Distribución de probabilidad. Función de distribución acumulativa
- Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos
- Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia.
- Caso discreto
- Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia.
- Caso continuo
- Teorema de Bayes. Coeficientes a y fJ
- Operadores asociados y función de variable aleatoria
- Aclaraciones, observaciones y ejemplos
- Distribución de Poisson
- Distribución Normal
- Aclaraciones, observaciones y ejemplos
- Caso discreto
- Caso continuo
- Cálculo del valor esperado y de la varianza de una distribución binomial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INFERENCIA ESTADÍSTICA
- Los estadísticos media y varianza
- Intervalos de confianza para una media
- Contrastes de hipótesis para una media
- Observaciones
- Intervalos de confianza y contrastes para una proporción
- Dos poblaciones
- Un ejemplo de contraste
- Varianzas y cocientes de varianzas
- Ejemplos
- Determinación del tamaño muestral para a y fJ prefijados
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y ANÁLISIS DE LA VARIANZA
- Diseño completamente aleatorizado
- Diseño aleatorizado de bloques
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN
- Recta de regresión
- Intervalos de confianza, contrastes e inferencias sobre la regresión
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS DE NORMALIDAD Y X2 PARA FRECUENCIAS OBSERVADAS. MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS
- Probabilidad y frecuencia
- Prueba x2 para un ajuste
- Observaciones y ejemplos
- El contraste de Kolmogorov-Smirnov
- Contrastes de asociación. Tablas de contingencia
- Observaciones y ejemplos
- Métodos de distribución libre
- Alternativa no paramétrica del ANOVA.Prueba de Kruskai-Wallis
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PLANTEAMIENTO Y RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EVALUACIÓN DE CONOCIMIENTOS
PARTE 5. TÉCNICAS PARA EL DISEÑO DE LAS ENCUESTAS Y EL MUESTREO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL
- Introducción
- Metodología de investigación
- Métodos o tácticas
- Técnicas
- Elección del método y las técnicas
- Las técnicas en sí mismas
- Metodología
- Método científico
- Experimental
- Correlacional
- Observacional
- Criterios de selección del método y las técnicas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA ENCUESTA COMO TÉCNICA DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
- Introducción
- Historia de las encuestas en la investigación social
- ¿Qué son las encuestas?
- Tipos de encuesta
- El proceso general de investigación mediante encuestas
- La aritmética política
- La estadística moral
- El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales
- Marx y Weber
- El estudio de las actitudes
- Las votaciones particulares
- Gallup, Roper y Crossley
- La encuesta y las técnicas de investigación
- La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
- Propuesta de una definición de encuesta
- La encuesta personal
- La encuesta de correo
- La encuesta telefónica
- Otros tipos de encuesta
- La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e inconvenientes
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN DE MUESTRAS
- Abordaje directo de la población
- Solución: encuestar sólo a una muestra
- Acerca del tamaño de la muestra
- Muestras no aleatorias
- Muestreo aleatorio
- Errores de muestreo
- Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
- Problemas prácticos
- Software para el muestreo: SOTAM
- A la búsqueda de una solución
- Representatividad de las muestras
- Fases en la obtención de una muestra
- Importancia del concepto
- Algunos consejos
- Expresiones de cálculo
- Muestreo aleatorio simple
- Muestreo sistemático con arranque aleatorio
- Muestreo estratificado
- Muestreo de conglomerados
- Variantes
- ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
- El error muestral y sus expresiones asociadas
- El error muestral y la estimación
- Riesgo en la estimación
- Un ejemplo concreto
- Ponderación
- Varianzas
- Modelos de muestreo en el software al uso
- Problemas con la base de datos
- Problemas con la ausencia de respuesta
- Los encuestadores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SELECCIÓN DEL ENCUESTADO
- Introducción
- Encuestas por correo
- Encuestas por teléfono
- Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
- Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
- Construcción de la ruta aleatoria
- Selección del encuestado en la vivienda
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ELABORACIÓN DEL CUESTIONARIO
- Introducción
- ¿Qué es un cuestionario?
- ¿Por qué utilizar un cuestionario?
- Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
- Pasos para la elaboración del cuestionario
- El objetivo del cuestionario
- El diseño del cuestionario
- Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
- Medición de estados subjetivos
- Revisión de las preguntas
- Preguntas demográficas
- Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
- Las variables son constructos
- El contexto de la encuesta
- Los recursos disponibles
- Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
- Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
- Preguntas llave o filtro
- Tests de ordenación
- Tests tipo Likert
- Procedimientos subjetivos
- Procedimientos empíricos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA ENTREVISTA
- Introducción
- La selección de entrevistadores
- El entrenamiento de los entrevistadores
- Acceso al campo
- La entrevista en sí
- Guía de la entrevista
- Entrenamiento genera]
- Entrenamiento específico
- Materiales y procedimientos de entrenamiento
- Concepto y tipos de entrevista
- La realización de la entrevista
- La revisión de !a entrevista
- Supervisión y control
- Feed-back
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRABAJO DE CAMPO
- El trabajo de campo
- Material para realizar el trabajo de campo
- Selección y formación de encuestadores
- Coordinación, seguimiento y control del trabajo de campo
- Manual o normas para encuestadores
- Cuestionario
- Carne o acreditación como encuestador
- Tarjeta de agradecimiento y/o de la empresa
- Hoja de resultados o incidencias
- Ficha de campo
- Punto de inicio de ruta
- Teléfono de contacto
- Cuaderno de notas
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO DE DATOS
- Introducción
- Tratamiento de dalos
- Análisis estadístico de datos
- Términos comunes
- Codificación de datos
- Formato de los dalos
- Escritura de los datos
- Errores en los datos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL INFORME DE INVESTIGACIÓN
- Introducción
- Aprendiendo de los informes publicados
- Cuestiones y consideraciones generales
- El informe técnico y su presentación
- Cuestiones previas
- Tipos de informes
- Consideraciones generales
- Estructura del informe
- Elementos de un informe
- Presentación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. LA CALIDAD DE LA ENCUESTA
- Introducción
- Errores asociados al muestreo
- Errores asociados con el cuestionario
- Errores asociados con la entrevista
- Errores asociados con el tratamiento de datos
- La no respuesta
- Necesidad de hacer estudios piloto
- Errores asociados a los encuestadores
- La importancia en la supervisión
- Repaso a la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
- Errores en la codificación de datos
- Errores asociados al registro o grabación de los datos
- Errores en la preparación de los datos para el análisis
- Imputación de dalos a las respuestas perdidas y a las no respuestas
PARTE 6. LAS SERIES TEMPORALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALES
- Definición de serie temporal
- Objetivos y componentes de las series temporales
- Clasificación
- Métodos clásicos de análisis
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS PROBABILÍSTICOS DE SERIE TEMPORALES. CONCEPTOS FUNDAMENTALES
- Proceso estocástico
- Procesos de Estado Discreto
- Procesos estacionarios
- Funciones de autocovarianza y autocorrelación
- Proceso de ruido blanco
- Teorema de Descomposición de Wold
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES
- Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad
- Modelos autorregresivos
- Modelos mixtos
- Modelos estacionales: estacionales puros estacionales multiplicativos y estacionales no estacionarios
UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA BOX-JENKINS
- Ideas básicas para la construcción de modelos
- Identificación
- Estimación
- Diagnosis
- Predicción
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE INTERVENCIÓN Y VALORES ATÍPICOS
- Introducción a análisis de intervención y valores atípicos
- Efectos cualitativos: variables impulso y escalón
- Construcción de modelos de intervención
- Atípicos aditivos e innovativos
- Métodos para la detección de atípicos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE HETEROCEDASTICIDAD CONDICIONAL
- Conceptos básicos en el desarrollo de modelos ARCH
- Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH)
- Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizados (GARCH)
- Otros modelos de heterocedasticidad
- Volatilidad estocástica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE SERIES BIVARIANTES
- Formulación de un modelo de función de transferencia
- Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas y modelos de función de transferencia
- Concepto de preblanqueado
- Relación entre correlación cruzada y función de transferencia
- Identificación del modelo del proceso ruido
PARTE 7. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Características de las pruebas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
- Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos
- Características de las pruebas paramétricas
- Características de las pruebas no paramétricas
- Ventajas del uso de métodos no paramétricos
- Desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Principales pruebas no paramétricas
- Clasificación de las pruebas no paramétricas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA UNA MUESTRA
- Pruebas no paramétricas para una muestra
- Chi-cuadrado o ji-cuadrado
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
- Prueba binomial
- Prueba de rachas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS
- Prueba de los signos
- Prueba del rango con signo de Wilcoxon
- Prueba de McNemar
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS RELACIONADAS
- Pruebas para k muestras relacionadas
- Prueba de Cochran
- Prueba de Friedman
- Coeficiente de concordancia de W de Kendall
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES
- Pruebas para dos muestras independientes
- Prueba U de Mann Whitney
- Prueba de Wald-Wolfowitz
- Prueba de reacciones extremas de Moses
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS PARA K MUESTRAS INDEPENDIENTES
- Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
- Prueba de la mediana
- Prueba H de Kruskal-Wallis
- Prueba de Jonckheere-Terpstra
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Titulo del Libro: Investigar mediante encuestas
Autor: Rojas, A. J. Fernandez, J. S. Perez, C.
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- Conocer el software especializado en estadísticas y las bases de datos.
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A quién va dirigido este master estadistica online
El presente curso de Máster en Estadística Aplicada está dirigido a todos aquellos recién titulados en estadística que quieran ampliar sus conocimientos y un sector muy demandado gracias al auge de los análisis estadísticos con fines de investigación y comerciales.
Metodología del master estadistica online
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
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¿Qué es la estadística?
La estadística es una ciencia que utiliza datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades. Esta disciplina se encarga de estudiar los métodos científicos necesarios para recoger, organizar y analizar los datos, de manera que se puedan tomar decisiones con base empírica. Es una rama de estudio aplicable a muchas áreas de conocimiento como la Física, la Medicina o la Economía.
Importancia de la estadística
La importancia de los datos estadísticos se funda en el hecho de que sirve para evaluar la tendencia futura de un fenómeno determinado. Es una herramienta fundamental para la investigación científica y empírica en los campos de la administración, educación, sociología, informática, genética, medicina, psicología, agricultura, economía, contabilidad, ingeniería, etc.
Es imprescindible para poder tomar las decisiones correctas e inteligentes en condiciones de incertidumbre.
¿Por qué estudiar estadística?
La estadística consiste en el análisis de datos, y el mundo de hoy está hecho fundamentalmente de datos. No hay empresa o sector que no genere datos ni necesite de ellos para planificar su actividad.
Esta disciplina permite un eficaz desarrollo de las capacidades de análisis e interpretación de los números y los datos. Además, el dominio de la ciencia de datos y su visión global de los procesos científicos y sociales otorga una capacidad estratégica y de intuición por encima de la del resto de otros profesionales. Son capaces de plantear modelos predictivos y, así, dar soluciones a las empresas.
Con esta titulación universitaria se adquieren unas competencias que permiten acceder con facilidad a muchos y muy diversos puestos de trabajo. Es de los estudios con mejores tasas de empleo y mejor remunerados en nuestro país.
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¿Por qué estudiar este máster estadística online que te ofrece Euroinnova Formación?
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Si ya has acabado tu grado en el área de las ciencias sociales y quieres seguir ampliando tus estudios con una formación avanzada de calidad, has llegado al sitio que estabas buscando. Con este máster en estadística aplicada podrás convertirte en uno de los mejores matemáticos estadísticos de todo el mundo. Aprenderás los aspectos básicos necesarios para realizar estadísticas para cualquier empresa de forma profesional.
Además, con el plan de estudios online que te ofrece Euroinnova Formación no tendrás problemas para conseguir tu titulación oficial ya que dispondrás de un tutor que te guiará durante todo el curso. No lo pienses más y clique aquí para realizar la gestión necesaria y matricularte en este fantástico máster de estadística aplicada.
En el sector de máster de estadística aplicada cuentas con un gran catálogo de formación además de salidas profesionales. Podrás trabajar en el área de ingeniería y ciencias además de muchos otros gracias a este máster universitario.
La estadística es una de las materias en las que se hace más incidencia desde la universidad. Para el año 2019 los estudiantes pueden acceder a recursos electrónicos de matemáticas, ciencias y diferentes estadísticas, a través del campus virtual. La admisión de este máster universitario depende más de los organismos públicos. La estadística es una de las materias más útiles en la vida real de los estudiantes por lo que desde la universidad en el año 2019, se va a hacer especial hincapié en todo lo relacionado con las matemáticas, las ciencias estadísticas etc. La admisión al máster se llevará a cabo en función de la rama de procedencia, más que de la nota. Verdaderamente, las matemáticas, la ciencia o las estadísticas son materias que generalmente suelen costar trabajo a todos los alumnos. Sin embargo en el año 2019 se pone a disposición de ellos diferentes recursos de estadística mediante el campus universitario digital. Los estudiantes de la universidad puede elegir la admisión sobre qué rama se quieren especializar.
En esta sección de estadística aplicada podrás encontrar todos aquéllos master relacionados con esta temática. Los programas de formación de este tema son muy variados, y además existen programas de formación que aportan una visión más general de la temática que sirven para introducirte en este campo y otros cursos especializados para perfeccionar un tema en concreto además de master universitarios con los que lograr una titulación baremable que te ayude en tu crecimiento personal y laboral.
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Opiniones Master Estadistica Online
Nuestros alumnos opinan sobre el Master Online Master en Estadistica Aplicada
Por LAUREANO G. B. el 01-05-2019
Que he aprendido:
He aprendido mucho sobre actuación en dependencias y VIH
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado todo
He echado en falta:He echado en falta casos prácticos
SEVILLA
Por RUTH E. R. el 15-07-2018
Que he aprendido:
He aprendido el oficio completo del auxiliar de enfermería y la atención al paciente
Lo que mas me ha gustado:Lo que más me ha gustado es el CD
JAÉN
Por EDGAR MAURICIO C. C. el 29-11-2019
Que he aprendido:
Diferentes técnicas formativas enfocadas en el uso de las terapias alternativas, las cuales son un apoyo de conocimiento para seguir con el aprendizaje y confianza.
Lo que mas me ha gustado:Me definiría mas por el de yoga pero en general lo encuentro todo interesante y bien jestionado.
He echado en falta:Quizás en musicoterapia algún vídeo divulgativo y algo mas de información sabre la vibración y las frecuencias.
Comentarios:En general me a gustado mucho el diseño del curso y la forma de estudio cómoda, el verdadero partido es ponerlo en acción y seguir profundizando en los diferentes temas.
GUANAJUATO
Por BETHAN RUDD el 22-02-2019
Que he aprendido:
He aprendido todo lo que puede conseguir y utilizar para curar con una dieta saludable y equilibrada
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado todo ha sido escrito en una manera sencillo para que pueda entender y aprender de forma rápido
He echado en falta:He echado en falta algunas imágenes de mas sobre las moléculas y del sistema digestivo
MÁLAGA
Por ADALBERTO el 09-03-2018
Comentarios:
Muy completo referente al tema.
Tabasco
Por Sandra el 12-04-2018
Comentarios:
Aún no he empezado, pero lo poco que he visto me ha gustado bastante.
Castellón/Castelló
Por LEYRE MARIA T. S. el 23-05-2019
MATRÍCULA VERIFICADA
Que he aprendido:
He aprendido a analizar mejor cada caso particular
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado el tema 9 la autoestima infantil
He echado en falta:No he echado en falta nada
ALICANTE/ALACANT
Por Mª MERCEDES M. C. el 27-11-2019
Que he aprendido:
He afianzado mis conocimientos de fotografía
Lo que mas me ha gustado:La facilidad de usar la plataforma y lo bien explicado que viene todo.
He echado en falta:Videotutoriales
SEVILLA
Por MANUEL ANTONIO M. C. el 31-08-2019
Que he aprendido:
tecnicas muy utiles
Lo que mas me ha gustado:el temario
He echado en falta:nada
CORUÑA (A)
Por JONATHAN L. B. el 29-11-2019
Que he aprendido:
He aprendido alguna cosa más técnica de botánica, que yo conocía pero menos exacta
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado porque es sencillo de entender
He echado en falta:He echado en falta más temario, para mi gusto es escaso sobre todo temas de riegos y podas, aunque es lo que yo más conozco
Comentarios:-
ZARAGOZA
Por ISRAEL JESUS M. M. el 30-12-2018
MATRÍCULA VERIFICADA
Que he aprendido:
He aprendido el lenguaje java y su uso en páginas web
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado el material
He echado en falta:No he echado nada en falta
ZAMORA
Por PEDRO M. M. el 21-08-2019
Que he aprendido:
mucho
Lo que mas me ha gustado:el curso en si
He echado en falta:nada
CÁCERES
Por ROSANA T. L. el 25-12-2018
Que he aprendido:
He aprendido bastante y sobre todo me ha fascinado toda la teoría de bach
Lo que mas me ha gustado:Pensaba que me iba a gustar más aromaterapia pero me han llegado más las flores
He echado en falta:He echado en falta conocer más aceites esenciales, no solo 10 y conocimientos por elaboración de aceites, proporciones etc
ZARAGOZA
Por ROSA NELLY C. C. el 28-11-2018
Que he aprendido:
A COMPRENDER SIN PREJUICIOS A LAS PERSONA CON DIFICULTADES PSICOLOGICAS
Lo que mas me ha gustado:EL CONOCIMIENTO DE LOS TRASTORNOS.
He echado en falta:EJEMPLOS DE DIFICULTADES PSICLOGICAS EN OTRAS CULTURAS.
Comentarios:DIFICULTAD EN EL BUEN FUNCIOMANIENTO DEL CAMPUS
SEGOVIA
Por JUAN DE AVILA C. A. el 22-12-2018
Que he aprendido:
He aprendido sobre todo nutrición que era la parte que más me interesaba como terapeuta, del resto tenia conocimientos previos
Lo que mas me ha gustado:Me ha gustado presentación del temario
He echado en falta:No he echado nada en falta, está muy completo en relación calidad precio
CÓRDOBA
* Todas las opiniones sobre el Master Online Master en Estadistica Aplicada aquí
recopiladas han sido rellenados de forma voluntaria por nuestros alumnos
a través de un formulario que se adjunta a todos ellos junto a los
materiales o al finalizar su curso en nuestro campus Online en el que se les invita a dejarnos sus impresiones a cerca de
la formación cursada.
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