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 Técnicas Cuantitativas II en la Universidad de Granada amplía y profundiza los conocimientos adquiridos en Técnicas Cuantitativas I, continuando el enfoque en el análisis estadístico aplicado a diversas áreas académicas, como Ciencias Ambientales, Bioquímica y disciplinas afines. Este curso se centra en desarrollar habilidades avanzadas en el manejo de técnicas estadísticas más complejas y su aplicación en la investigación y resolución de problemas. Entre los temas que se suelen abordar se encuentran la inferencia estadística avanzada, análisis multivariante, diseño experimental, modelos de regresión lineal y no lineal, así como técnicas específicas según la disciplina, como análisis de datos ambientales o bioestadística. Además, se profundiza en el uso de herramientas informáticas especializadas para análisis estadístico, como R, SPSS, Python u otros programas relevantes en el campo científico, lo que permite a los estudiantes adquirir destrezas prácticas en la manipulación y análisis de datos complejos. El enfoque de esta asignatura es eminentemente práctico, fomentando la resolución de problemas reales y la interpretación de resultados a partir de datos provenientes de investigaciones o estudios aplicados. Se busca que los estudiantes puedan aplicar estas técnicas en el desarrollo de proyectos de investigación, la interpretación de estudios científicos y la toma de decisiones basadas en evidencia cuantitativa en su área de especialización. El objetivo principal de Técnicas Cuantitativas II es proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda y habilidades avanzadas en el análisis estadístico, capacitándolos para aplicar métodos cuantitativos sofisticados en investigaciones más complejas, contribuyendo así al avance y la validez científica en sus respectivos campos académicos.
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 asignatura de Estadística en el grado de Turismo de la Universidad de Jaén se enfoca en proporcionar a los estudiantes las herramientas y métodos necesarios para analizar y comprender datos relevantes en el ámbito del turismo. A través de esta materia, los estudiantes aprenden a aplicar técnicas estadísticas para la toma de decisiones informadas, interpretar resultados de estudios de mercado, y evaluar tendencias y patrones en la actividad turística. El curso cubre conceptos fundamentales como la recopilación y organización de datos, la utilización de software estadístico, y la presentación de informes analíticos, todo ello con un enfoque práctico orientado a resolver problemas reales del sector turístico.
