FORMACIÓN BONIFICABLE: Desde la AEC gestionamos los trámites necesarios para la bonificación a través de la Fundación Tripartita sin ningún coste adicional a todas las empresas que lo soliciten y realicen la formación con nosotros
FINALIDAD:
Todas aquellas personas que quieran conocer las principales aplicaciones prácticas de la Estadística en el mundo de la empresa, en las actividades profesionales y en el ámbito de la calidad.
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:
• Comprender el concepto de probabilidad y combinatoria, qué son, para qué se utilizan y cómo calcularlos fácilmente mediante Excel
• Analizar un conjunto de datos, representarlos gráficamente, ver el tipo de distribución que siguen dichos datos y calcular todos los parámetros estadísticos interesantes: media, moda, mediana, desviación típica, coeficientes de asimetría y curtosis.
• Conocer la distribución Normal, qué propiedades tiene, para qué sirve, cómo saber si mis datos siguen una distribución Normal y qué aplicaciones prácticas tiene la distribución Normal.
• Comprender el Teorema Central del Límite, qué aplicaciones prácticas tiene y su importancia dentro de la Estadística.
• Entender las distribuciones discretas: Hipergeométrica, Binomial y Poisson. Qué son, cómo y cuándo se utilizan, para qué sirven y cómo se calculan.
• Comprender otras distribuciones derivadas de la Normal: t de Student, Χ2 de Pearson y Poisson. Saber calcularlas para cualquier grado de libertad.
• Entender los principales conceptos de la teoría del muestreo, sus riesgos asociados α y β, así como sus curvas características.
• Comprender los dos métodos de estimación: puntual y por intervalos de confianza. Calcular intervalos de confianza para una media, una desviación típica y una proporción, para un nivel de significación (o nivel de confianza) determinado.
• Calcular el tamaño de muestra para estimar una media, una desviación típica o una proporción.
• Comprender qué es el contraste de hipótesis, para qué sirve, cuándo y cómo se utiliza. Resolver 8 casos de comparación de medias, desviaciones típicas y proporciones. Comprender los dos tipos de errores asociados I y II.
• Entender la regresión y correlación. Calcular el tipo de línea de regresión para los casos: lineal, exponencial, potencial y polinómica. Calcular la bondad del ajuste mediante el coeficiente de correlación lineal y no lineal.
FECHAS Y HORARIOS
Próximas Convocatorias
18/10/2010
Madrid, matricula abierta
Duración del curso: 50 horas
Duración recomendada del curso: 3 meses
CUOTAS DE INSCRIPCIÓN
Miembros AEC: 500 € + 16% I.V.A.
Otros: 800 € + 16% I.V.A.
Bonificación del 50% en la matrícula del curso Estadística práctica con la ayuda de Excel
La cuota de inscripción incluye el material docente y el servicio de tutorías
NOTA: Esta formación, aunque se desarrolla mediante la metodología de la formación a distancia, promueve el intercambio de experiencias entre los tutores y los alumnos así como entre los propios alumnos. Por esta razón, se establece una fecha concreta para el comienzo y una fecha recomendada de finalización.
Desde la AEC gestionamos los trámites necesarios para la bonificación a través de la Fundación Tripartita sin ningún coste adicional a todas las empresas que lo soliciten y realicen la formación con nosotros.
OTROS DATOS:
Jornadas presenciales: El alumno puede asistir de forma voluntaria y gratuita a cada una de las jornadas presenciales correspondientes a cada módulo.
Acceso a la plataforma ON LINE: El curso dispone de una plataforma On line gratuita en la que el alumno tendrá ejercicios complementarios y propuestas de actividades sobre las distintas unidades de cada módulo que le ayudarán a al estudio del curso.
PROGRAMA:
UNIDAD 1: PROBABILIDAD Y COMBINATORIA
1. Suceso aleatorio y concepto de probabilidad
2. Suma de probabilidades
3. Sucesos mutuamente excluyentes
4. Probabilidades condicionadas. producto de probabilidades
5. Sucesos independientes
6. ¿Para qué sirve la probabilidad?
7. Repaso a la teoría combinatoria
8. Variaciones y permutaciones
9. Combinaciones
10. Variaciones con repetición
11. Solución a los ejercicios de autoevaluación
12. Casos prácticos
UNIDAD 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
1. Concepto de variable aleatoria continua y discreta. Atributos
2. Función de densidad y función de distribución para variables discretas
3. Función de densidad y de distribución para variables continuas
4. Intervalos de frecuencia para variables continuas
5. Parámetros Estadísticos
6. Parámetros de Posición
7. Parámetros de Dispersión
8. Parámetros de Asimetría (o sesgo)
9. Parámetro de aplanamiento o curtosis
10. Solución a los ejercicios de autoevaluación
11. Casos prácticos
UNIDAD 3: ALGUNAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONOCIDAS
1. Distribución normal
2. Adición de variables normales independientes
3. Teorema central del límite
4. Similitudes en las tres Distribuciones De Variables Discretas: Hipergeométrica, Binomial y de Poisson
5. Distribución Hipergeométrica
6. Distribución Binomial
7. Distribución de Poisson
8. Aproximaciones entre distribuciones
9. Similitudes en las tres distribuciones de variables continuas:ƒÓ2 (ji cuadrado) de Pearson, t de Student Y F de Fisher
10. Distribución X2 de Pearson
11. Distribución "t" de Student
12. Distribución "F" de Fisher-Snedecor
13. Solución a los ejercicios de autoevaluación
14. Casos prácticos
UNIDAD 4: FUNDAMENTOS DEL MUESTREO Y DE LA ESTIMACIÓN
1. Introducción al Muestreo
2. Parámetros muestrales
3. Propiedades de los parámetros muestrales
4. Distribuciones de los parámetros muestrales
5. El problema de la estimación
6. Estimación puntual
7. Estimación por intervalos de confianza
8. Cuatro casos de intervalos de confianza para la media
9. Intervalos de confianza para la desviación típica
10. Consideraciones sobre el tamaño de muestra n
11. Cálculo del tamaño de muestra n, para lotes aislados
12. Muestreo de lotes continuos. Normas UNE 66000
13. Solución a los Ejercicios de Autoevaluación
14. Casos práctico
UNIDAD 5: CONTRASTE DE HIPÓTESIS
1. Toma de decisiones estadísticas
2. Principios del contraste de hipótesis
3. Cómo diseñar un contraste de hipótesis
4. Algunas simplificaciones en el contraste de hipótesis
5. Ocho casos de contraste de hipótesis
6. Variación de los datos muestrales respecto de una distribución determinada
7. Gráficos de control
8. Solución a los ejercicios de autoevaluación
9. Casos prácticos
UNIDAD 6: REGRESIÓN
1. Variables correlacionadas y líneas de regresión
2. Utilidad práctica de la línea de regresión
3. Correlación y sus grados: coeficiente de correlación
4. Método a seguir en la regresión y correlación
5. Elección del tipo de línea de regresión
6. Estimación de los parámetros de la línea de regresión
7. Ajuste por el método de los mínimos cuadrados
8. Cálculo de la línea de regresión con excel
9. Ajuste para más de dos variables por mínimos cuadrados (regresión múltiple)
10. Solución a los ejercicios de autoevaluación
11. Casos prácticos
UNIDAD 7: CORRELACIÓN
1. Bondad del ajuste. coeficiente de correlación
2. Correlación no lineal (caso más general)
3. Correlación lineal y coeficiente de covarianza
4. Intervalos de confianza para estimar valores medios e individuales
5. Ensayo de la hipótesis ρ = o (coeficiente de correlación de la población, ρ = o)
6. Ensayo de la hipótesis ρ = r (variación de r conocido el coeficiente de correlación, ρ de la población)
7. Ensayo de una diferencia significativa entre dos coeficientes de correlación
8. Coeficiente de correlación múltiple
9. Aplicaciones a las encuestas de satisfacción
10. Solución a los ejercicios de autoevaluación
11. Casos prácticos
UNIDAD 8: FUNCIONES ESTADÍSTICAS EN LA HOJA EXCEL
1. Barra de menús: insertar → fx función
2. Barra de menús: herramientas
2.1.- Resumen de datos
2.2.- Creación de intervalos y cálculo de frecuencias
2.3.- Representación gráfica de frecuencias y probabilidades
2.4.- Histograma
2.5.- Para embellecer el gráfico
2.6.- Estudio de Regresión – Correlación. Representación gráfica y línea de regresión
2.7.- Estudio de Regresión – Correlación. Coeficiente de correlación
2.8.- Estudio de Regresión – Correlación. Regresión
2.9.- Generación de números aleatorios |
