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.
I.- INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA Tema 1. Distribuciones de probabilidad fundamentales.
1.1. Introducción. Distribuciones discretas. Distribuciones continuas.
1.2. Distribución Normal y TCL.
1.3. Distribución chi cuadrado.
1.4. Distribución t de Student.
1.5. Distribución F de Snedecor.
Tema 2. Introducción a la inferencia estadística.
2.1. Conceptos fundamentales: población, parámetro, muestra, estimador.
2.2 Muestreo. Distribución de estimadores en el muestreo.
II.- ESTIMACIÓN Tema 3. Estimación puntual
3.1 Fundamentos. Propiedades de los estimadores.
3.2 Método de los momentos.
3.3 Método de máxima verosimilitud.
Tema 4. Estimación confidencial.
4.1 Conceptos fundamentales.
4.2 El método del estadístico pivote.
4.3 Intervalos para una población.
4.4 Intervalos para dos poblaciones.
III.- CONTRASTE DE HIPÓTESIS Tema 5. Contrastes de hipótesis paramétricos.
5.1 Tipos de hipótesis.
5.2 Metodología del contraste.
5.3 Contrastes para una población.
5.4 Contrastes para dos poblaciones.
Tema 6. Contrastes de hipótesis no paramétricos
6.1 Diagnosis y crítica del modelo.
6.2 Bondad de ajuste:
- Chi cuadrado de Pearson
- Kolmogorov Smirnov.
- Contrastes de normalidad.
6.3 Contrastes de independencia y aleatoriedad.
6.4 Contrastes de homogeneidad.
IV. REGRESIÓN Tema 7. Introducción al Modelo de Regresión Lineal.
7.1 Especificación del modelo.
7.2 Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios.
7.3 Inferencia en el modelo.
7.4 Problemas en la especificación del modelo.
Estadística Empresarial I se centra en los conceptos fundamentales y técnicas básicas de estadística descriptiva e inferencial. Estadística Empresarial II, en cambio, profundiza en técnicas estadísticas avanzadas y análisis multivariante, como regresión múltiple, análisis de conglomerados, análisis factorial y análisis discriminante, además de métodos de series temporales y modelización predictiva.
En Estadística Empresarial II, se utiliza software estadístico avanzado como SPSS, R o Python. Estos programas son esenciales para manejar grandes conjuntos de datos y realizar análisis complejos de manera eficiente.
Los proyectos prácticos en Estadística Empresarial II suelen involucrar el análisis de datos reales y la aplicación de técnicas avanzadas aprendidas en clase. Esto puede incluir estudios de mercado, segmentación de clientes, modelos predictivos para ventas o análisis de riesgos financieros, utilizando herramientas de software estadístico.
Sí, es altamente recomendable haber cursado y comprendido Estadística Empresarial I antes de tomar Estadística Empresarial II, ya que esta asignatura se basa en los conceptos y técnicas introducidos en la primera parte y avanza hacia métodos estadísticos más complejos.
La evaluación en Estadística Empresarial II generalmente incluye exámenes teóricos y prácticos, trabajos prácticos y proyectos en grupo. Estos proyectos requieren la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas a problemas reales del ámbito empresarial, además de la interpretación y presentación de resultados de manera clara y precisa.
Cursos de ESTADÍSTICA
La asignatura de Estadística del grado de Ingeniería Informática (GII) en la Universidad de Alcalá es fundamental para el desarrollo de habilidades analíticas y de toma de decisiones basadas en datos. Este curso ofrece a los estudiantes una comprensión sólida de los métodos estadísticos y su aplicación en la informática. A lo largo de la asignatura, se cubren temas esenciales como el análisis descriptivo de datos, probabilidades, distribución de variables aleatorias, inferencia estadística y regresión. Los estudiantes aprenden a utilizar herramientas y software estadístico para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información relevante.
La asignatura se estructura en clases teóricas y prácticas, donde los conceptos se aplican a problemas reales mediante ejercicios y proyectos. Las clases teóricas proporcionan los fundamentos necesarios, mientras que las sesiones prácticas permiten a los estudiantes trabajar con datos reales y utilizar software especializado para realizar análisis estadísticos. Esta combinación de teoría y práctica asegura que los estudiantes no solo comprendan los conceptos estadísticos, sino que también sean capaces de aplicarlos en el contexto de la ingeniería informática.
Al completar la asignatura, los estudiantes están equipados para utilizar técnicas estadísticas en diversas áreas, como el análisis de datos, la inteligencia artificial y la toma de decisiones empresariales, lo que les proporciona una ventaja competitiva en el ámbito profesional.
La asignatura Métodos y Técnicas de Investigación en la Educación Social de la UNIR se centra en proporcionar a los estudiantes las herramientas necesarias para llevar a cabo investigaciones en el ámbito de la educación social. Durante el curso, los alumnos aprenderán sobre los diferentes enfoques metodológicos, técnicas de recolección de datos, análisis e interpretación de resultados, así como la ética en la investigación. Se busca que los estudiantes adquieran las habilidades necesarias para diseñar y llevar a cabo investigaciones de calidad que contribuyan al avance del conocimiento en este campo. ¡Es una asignatura muy interesante y enriquecedora!
La asignatura de Estadística Aplicada al Medio Ambiente se sumerge en el fascinante mundo de los datos ambientales y su análisis estadístico. Esta disciplina busca proporcionar a los estudiantes las herramientas necesarias para recopilar, procesar y comprender la información generada en contextos medioambientales. Desde la calidad del aire y el agua hasta la biodiversidad y los patrones climáticos, se exploran diversas fuentes de datos. Los estudiantes aprenden a aplicar métodos estadísticos para identificar tendencias, variaciones y correlaciones en estos datos, lo que les permite entender mejor los fenómenos ambientales. Además, se abordan técnicas para el diseño de experimentos ambientales, la evaluación de riesgos y la toma de decisiones fundamentadas en la gestión y conservación de los recursos naturales. Esta asignatura se convierte así en un puente crucial entre la ciencia de datos y la preservación del medio ambiente, equipando a los futuros profesionales con las habilidades necesarias para abordar desafíos ambientales actuales y futuros.
