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.
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 una Binomial por una distribución Normal.
Tema 7.
Introducción a la inferencia estadística
Conceptos generales. Distribuciones de probabilidad asociadas al muestreo. Distribución de los 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. Algunos contrastes no paramétricos usuales.
La Estadística Aplicada al Medio Ambiente es una disciplina que utiliza herramientas estadísticas para analizar datos relacionados con aspectos ambientales como la calidad del aire, el agua, la biodiversidad y el clima. Su objetivo es comprender, interpretar y tomar decisiones informadas basadas en datos para la gestión y conservación del medio ambiente.
Esta asignatura cubre una amplia gama de temas, incluyendo métodos de muestreo ambiental, análisis de series temporales climáticas, modelado estadístico de la biodiversidad, técnicas para el análisis de datos espaciales y evaluación de riesgos ambientales, entre otros.
La Estadística Aplicada al Medio Ambiente desempeña un papel crucial en la comprensión de los fenómenos ambientales a través del análisis de datos. Ayuda a identificar patrones, tendencias y relaciones en la información recolectada, lo que facilita la toma de decisiones informadas para la protección y gestión sostenible de los recursos naturales.
Los estudiantes adquieren habilidades para recolectar y analizar datos ambientales, aplicar métodos estadísticos avanzados, interpretar resultados y comunicar de manera efectiva las conclusiones. También aprenden a utilizar software especializado para el análisis estadístico y la visualización de datos.
Los conocimientos adquiridos en esta asignatura son aplicables en campos como la ecología, la gestión ambiental, la planificación urbana, la conservación de la biodiversidad, la climatología, la ingeniería ambiental y la toma de decisiones políticas relacionadas con el medio ambiente.
Cursos de ESTADÍSTICA
El conjunto de datos clínicos de pacientes, que conforman las bases de datos, gestionadas por el administrativo sanitario, están clasificados como confidenciales y sensibles. Por este motivo, su explotación, sobre todo con fines comerciales, está regulada mediante leyes, como la de Protección de Datos. Lo que hace necesario un tratamiento especial en cuanto al almacenamiento, procesamiento y validación, con el cumplimiento de protocolos, por parte de personal cualificado. Todo lo relacionado es motivo de estudio en esta materia.
La asignatura de Estadística en el Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos de la Universidad de Huelva (UHU) es esencial para proporcionar a los estudiantes herramientas cuantitativas y técnicas de análisis de datos cruciales para la toma de decisiones en el ámbito laboral y de recursos humanos. Su objetivo principal es familiarizar a los estudiantes con conceptos fundamentales de estadística descriptiva e inferencial, enseñarles a recopilar, analizar e interpretar datos relevantes, y aplicar técnicas estadísticas para resolver problemas y tomar decisiones informadas. Además, se instruye en el uso de software estadístico como SPSS, R o Excel para el análisis de datos. Los contenidos incluyen estadística descriptiva, probabilidad y distribuciones, ofreciendo una formación integral en el análisis y manejo de datos.
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.
