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Estadística 101

Escuchamos constantemente información respaldada por “datos estadísticos”. Cada detalle (y lo contrario) está "científicamente probado". Sin un conocimiento básico de Estadística es imposible comprender la información que recibimos para hacer un juicio serio de su veracidad.

 

En este curso se estudian conceptos esenciales para comprender la información, para la gestión de la empresa, para la toma de decisiones en base a la información: ¿Cómo representar la información? ¿Qué dicen las gráficas? ¿A qué nos referimos? ¿Cómo interpretar la información contenida en los datos para saber qué decisiones tomar? El curso estará enfocado al aprendizaje mediante la resolución de problemas que abarcan diferentes áreas del desempeño de los participantes.

¿Que aprenderás?

Tema 1. Estadística descriptiva

1.1 Cómo representar la información. Cómo leer la información. Qué dicen las tablas y los gráficos

1.2 Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. ¿Qué es un valor atípico?

 

Tema 2 Estimación de la media y proporción de la población

2.1 Estimación de la media y proporción de la población

2.2 Pruebas de hipótesis sobre la media y la proporción poblacional

 

Tema 3 Comparación de medias y proporciones

3.1 Comparación de medias y proporciones

3.2 Análisis de varianza (ANOVA)

 

Tema 4 Regresión y correlación

4.1 Medida de la relación lineal entre dos variables

4.2 Regresión lineal

4.3 Multicolinealidad 4.4 Detección de valores atípicos multivariados

Diferenciador

Los conocimientos y técnicas que se estudian se introducen a partir del abordaje y resolución de problemas relacionados con las diferentes y diversas áreas de actuación de los participantes.

Para la introducción de cada concepto se siguen los siguientes pasos:

 

  • Declaración de un problema

  • Análisis de las variables involucradas: información que contienen, tipos, distribuciones.

  • Presentación de conceptos estadísticos

  • Aplicación del concepto al problema. Discusión de la solución

  • Obtención de resultados utilizando Python, R, IBM SPSS Modeler o personalizado

  • Otros ejemplos

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