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.
1.- Introducción a la estadística descriptiva.
1.1. Conceptos fundamentales de estadística descriptiva.
1.2 Variables estadísticas unidimensionales.
1.2.1. Tablas de frecuencias y representaciones gráficas.
1.2.2. Medidas de posición, dispersión y forma.
1.2.3. Medidas de concentración.
1.3. Introducción a la estadística descriptiva bidimensional.
2.- Aspectos descriptivos de las series cronológicas.
2.1. Introducción.
2.2. Componentes de una serie cronológica.
2.3. Determinación de la tendencia.
2.4. Determinación de las variaciones estacionales.
2.5. Desestacionalización.
3.- Introducción al cálculo de probabilidades.
3.1. Definición de probabilidad.
3.2. Probabilidad condicionada.
3.3. Independencia estocástica de sucesos.
3.4. Teoremas fundamentales del cálculo de probabilidades.
4.- Variable aleatoria.
4.1. Variable aleatoria discreta. Definición. Función masa de probabilidad.
4.2. Modelos más comunes de distribuciones de tipo discreto.
4.3. Variable aleatoria continua. Definición. Función de densidad.
4.4. Modelos más comunes de distribuciones de tipo continuo.
5.- Estimación puntual y por intervalos de confianza.
5.1. Introducción a la inferencia estadística.
5.2. Estimación puntual.
5.3. Estimación por intervalos de confianza.
5.4. Intervalos de confianza para medias y varianza.
6.- Contrastes de hipótesis.
6.1. Definición y características de un contraste de hipótesis.
6.2. Contrastes para medias y varianzas.
6.3. Contrastes de bondad de ajuste.
La asignatura de Estadística tiene como objetivo principal dotar a los estudiantes de las habilidades necesarias para recopilar, analizar e interpretar datos cuantitativos, con el fin de tomar decisiones informadas en el ámbito del turismo.
El curso cubre una variedad de temas, incluyendo la recopilación y organización de datos, medidas de tendencia central y dispersión, probabilidad, distribuciones estadísticas, inferencia estadística, y el uso de software estadístico para análisis de datos.
Se utiliza software estadístico como SPSS, Excel, y otros programas relevantes para el análisis de datos. Los estudiantes aprenden a manejar estas herramientas para aplicar los conceptos teóricos a situaciones prácticas.
La evaluación puede incluir exámenes escritos, trabajos prácticos, y proyectos de investigación en los que los estudiantes deben aplicar técnicas estadísticas a casos reales del sector turístico. También puede haber evaluaciones continuas basadas en ejercicios y participación en clase.
Sí, la asignatura tiene un componente práctico significativo. Los estudiantes realizan ejercicios prácticos y proyectos en los que aplican técnicas estadísticas a datos reales, permitiéndoles desarrollar habilidades prácticas y analíticas.
La Estadística es crucial en el turismo para analizar tendencias, entender el comportamiento de los consumidores, evaluar la eficacia de campañas de marketing, planificar estrategias de negocio, y mejorar la calidad del servicio. Permite a los profesionales del turismo tomar decisiones basadas en datos objetivos.
Sí, los estudiantes tienen acceso a recursos adicionales como tutorías, bibliografía recomendada, bases de datos estadísticas, y plataformas de aprendizaje en línea para apoyar su estudio y comprensión de la materia.
Al finalizar la asignatura, los estudiantes habrán adquirido competencias en análisis de datos, interpretación de resultados estadísticos, uso de software estadístico, y aplicación de técnicas estadísticas en la toma de decisiones dentro del ámbito turístico.
Para obtener más información, los estudiantes pueden consultar el plan de estudios oficial del grado de Turismo en la Universidad de Jaén, contactar con el departamento correspondiente, o visitar la página web de la universidad donde se detalla el programa y los recursos disponibles.
Cursos de ESTADÍSTICA
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 Aplicada al Sector Turístico" en la Universidad de Granada (UGR) ofrece a los estudiantes una sólida base en estadística con un enfoque específico en su aplicación en la industria turística. Los estudiantes adquieren habilidades para recopilar, analizar y presentar datos relevantes para la toma de decisiones en el sector turístico, lo que incluye comprender patrones de demanda, evaluar la eficacia de estrategias de marketing y optimizar la gestión de recursos en destinos turísticos. Esta asignatura proporciona a los estudiantes las herramientas necesarias para abordar desafíos estadísticos específicos de la industria turística y contribuir al desarrollo y éxito de este sector vital.
La asignatura de Estadística Empresarial II del grado de Administración y Dirección de Empresas en la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) está diseñada para que los estudiantes adquieran conocimientos avanzados en técnicas estadísticas y su aplicación en el ámbito empresarial. Esta asignatura se enfoca en métodos de análisis multivariante y técnicas de modelización estadística más complejas. Los estudiantes aprenderán y aplicarán técnicas como la regresión múltiple, análisis de conglomerados, análisis factorial y análisis discriminante. Además, se cubrirán métodos de series temporales y modelos predictivos para el análisis de datos longitudinales.
Un aspecto clave de esta asignatura es el uso intensivo de software estadístico avanzado como SPSS, R o Python, que permitirá a los estudiantes manejar grandes conjuntos de datos y realizar análisis complejos de manera eficiente. La asignatura no solo se centra en la teoría, sino que también incluye numerosos casos prácticos y proyectos que permiten a los estudiantes aplicar los conceptos aprendidos a situaciones reales del entorno empresarial, mejorando así su capacidad para tomar decisiones informadas basadas en datos. A lo largo del curso, se fomenta el desarrollo de habilidades analíticas críticas y la interpretación correcta de resultados estadísticos, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos estadísticos y de análisis de datos en sus futuras carreras profesionales.
