Somos la Academia Fibonacci, tu puerta de entrada al aprendizaje móvil de alta calidad. Estamos dedicados a proporcionar una experiencia de aprendizaje excepcional en la palma de tu mano.
Nuestros cursos están diseñados para adaptarse a tu ajetreado estilo de vida y brindarte la flexibilidad que necesitas. Ya sea que desees mejorar tus habilidades profesionales, explorar nuevos pasatiempos o alcanzar tus objetivos académicos, estamos aquí para apoyarte en cada paso del camino.
TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL
Introducción. Conceptos básicos. Variables estadísticas unidimensionales: Tablas estadísticas y representaciones gráficas.
TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL
Variables estadísticas bidimensionales. Regresión y correlación.
TEMA 3. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Conceptos básicos. Concepto de Probabilidad. Propiedades. Probabilidad condicionada. Independencia de Sucesos. Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes.
TEMA 4. CONCEPTOS BÁSICOS DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS Y CONTINUAS
Introducción. Variable aleatoria discreta. Variable aleatoria continua. Características de una variable aleatoria. Independencia de variables aleatorias.
TEMA 5. MODELOS DE PROBABILIDAD DISCRETOS
Distribución de Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Aproximación de una distribución binomial por una Poisson.
TEMA 6. MODELOS DE PROBABILIDAD CONTINUOS
Distribución Normal. Distribución Normal tipificada. Aproximación de las distribuciones binomial y Poisson por una Normal.
TEMA 7. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
Conceptos generales. Breve introducción al muestreo. Distribuciones de estadísticos muestrales.
TEMA 8. TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN
Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Estimación por intervalos de confianza.
TEMA 9. CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS
Conceptos básicos. Definición de contrastes paramétricos. Contrastes de hipótesis para los parámetros de una distribución Normal. Contrastes de hipótesis para proporciones.
TEMA 10. CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
Definición de contrastes no paramétricos. Distintos tipos de contrastes no paramétricos.
La bioestadística se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como la evaluación de la efectividad de nuevos tratamientos médicos, la identificación de factores de riesgo en epidemiología, el análisis de datos genómicos para descubrir asociaciones con enfermedades, y la monitorización de la salud pública, entre otros. También desempeña un papel fundamental en la planificación de ensayos clínicos y en la toma de decisiones en la atención médica basada en evidencia. En resumen, la bioestadística es esencial para la investigación y la toma de decisiones en el campo de la salud y la biología.
La interpretación y comunicación efectiva de resultados estadísticos es esencial en bioestadística. Los informes deben ser claros y comprensibles para un público no especializado. Esto implica explicar las conclusiones de manera concisa, utilizando gráficos, tablas y visualizaciones para apoyar la presentación de datos. Además, es fundamental contextualizar los resultados en términos de su relevancia clínica o biológica.
La estadística descriptiva se utiliza para resumir y presentar datos de manera concisa, incluyendo medidas como la media, la mediana y la desviación estándar. Por otro lado, la estadística inferencial se centra en sacar conclusiones sobre una población más amplia a partir de una muestra, utilizando pruebas de hipótesis y estimaciones de intervalos de confianza. Mientras que la estadística descriptiva describe los datos en sí, la inferencial permite hacer afirmaciones y tomar decisiones basadas en esos datos.
La selección y recolección de una muestra representativa son cruciales en bioestadística. Para hacerlo adecuadamente, se deben utilizar métodos de muestreo aleatorio o estratificado para garantizar que la muestra sea un reflejo fiel de la población en estudio. Además, es esencial minimizar el sesgo de selección y asegurar la calidad de los datos recopilados mediante protocolos de recolección estandarizados y la validación de instrumentos de medición.
En la bioestadística, se emplean diversas herramientas estadísticas, incluyendo análisis de regresión, pruebas de hipótesis, análisis de varianza, análisis de supervivencia, entre otros. El uso de software estadístico, como R o SPSS, es común para llevar a cabo estos análisis de manera eficiente. Además, técnicas de muestreo y diseño experimental son esenciales para obtener datos confiables.
La bioestadística es una disciplina que combina la biología y la estadística para analizar datos relacionados con la salud y la biología. Su importancia radica en su capacidad para extraer información significativa a partir de datos biológicos y médicos, permitiendo tomar decisiones informadas en la investigación y la práctica clínica. La bioestadística ayuda a identificar tendencias, relaciones y patrones en datos, evaluar la eficacia de tratamientos y protocolos médicos, y contribuir al avance de la ciencia en campos como la genética, la epidemiología y la investigación clínica.
Cursos de ESTADÍSTICA
La asignatura de Estadística Empresarial del grado de Administración y Dirección de Empresas en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) proporciona a los estudiantes las herramientas estadísticas necesarias para tomar decisiones informadas en el ámbito empresarial. Se cubren conceptos fundamentales como medidas de tendencia central y dispersión, probabilidad y distribuciones, así como inferencia estadística incluyendo estimación de parámetros y pruebas de hipótesis. También se enseña análisis de regresión y correlación, y se hace énfasis en el desarrollo de habilidades analíticas y el uso de software estadístico para el análisis de datos empresariales.
La asignatura de Técnicas Cuantitativas en la Universidad de Granada desempeña un papel fundamental al proporcionar a los estudiantes las habilidades y herramientas necesarias para comprender y utilizar datos cuantitativos en una variedad de disciplinas. Además de ser esencial para la investigación y el avance del conocimiento, estas habilidades analíticas son cada vez más valiosas en un mundo impulsado por datos, donde la capacidad de recopilar, analizar y presentar información de manera efectiva es esencial en la toma de decisiones, la resolución de problemas y la empleabilidad. Esta asignatura prepara a los estudiantes para enfrentar los desafíos académicos y profesionales en un entorno cada vez más orientado hacia la información y la toma de decisiones basada en evidencia.
La Estadística Descriptiva en la Universidad de Granada es una asignatura esencial que se centra en enseñar a los estudiantes los fundamentos de la recopilación, organización y presentación de datos en contextos diversos. Los estudiantes adquieren habilidades para analizar y resumir datos de manera efectiva, utilizando herramientas estadísticas y gráficas. A lo largo del curso, se exploran conceptos clave, como medidas de tendencia central, dispersión, y la representación visual de datos. Además, se enfatiza la importancia de la estadística descriptiva como base para el análisis estadístico en la investigación científica y en la toma de decisiones en diversos campos. Esta asignatura proporciona a los estudiantes una base sólida para comprender y aplicar métodos estadísticos en futuros estudios y proyectos académicos y profesionales.
