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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 UNIVARIANTE.
1.1 Conceptos elementales.
1.2 Distribuciones de frecuencias de un carácter: discretas y continuas.
1.3 Representaciones gráficas: caracteres cualitativos y cuantitativos.
1.4 Medidas de posición: media, mediana, moda y cuantiles.
1.5 Medidas de dispersión: rango, desviación media, varianza, desviación típica y coeficiente de variación. Momentos.
1.6 Medidas de forma: asimetría y apuntamiento.
Tema 2 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIVARIANTE. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN.
2.1 Distribuciones bidimensionales: representación tabular y gráfica.
2.2 Distribuciones marginales y condicionadas. Momentos.
2.3 Relación entre variables: independencia, dependencia funcional y estadística. Regresión y correlación lineal simple.
2.4 Otros modelos de regresión.
Parte II BLOQUE 2: TEORÍA DE LA PROBABILIDAD.
Tema 3 PROBABILIDAD.
3.1 Espacio muestral y suceso aleatorio.
3.2 Álgebra de Boole de sucesos.
3.3 Función de probabilidad. Probabilidad condicionada. Sucesos independientes.
3.4 Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes.
Tema 4 VARIABLE ALEATORIA Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
4.1 Definición. Variable aleatoria discreta y continua: función de masa/densidad y función de distribución.
4.2 Momentos: esperanza matemática, varianza y desviación típica.
4.3 Variable aleatoria bidimensional. Distribuciones marginales y condicionadas. Independencia de variables
aleatorias.
4.4 Momentos de una variable aleatoria bidimensional.
4.5 Distribuciones discretas: uniforme, Bernoulli, Binomial, Poisson, geométrica, Binomial Negativa e Hipergeométrica.
4.6 Distribuciones continuas: uniforme, Normal, exponencial y asociadas a la Normal. Teorema central del límite.
Parte III BLOQUE 3: INFERENCIA ESTADÍSTICA.
Tema 5 TEORÍA DE MUESTRAS. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS.
5.1 Muestreo. Parámetros poblacionales y estadísticos muestrales.
5.2 Distribución de estadísticos muestrales.
5.3 Concepto de estimador puntual. Propiedades de los estimadores puntuales. Construcción de estimadores puntuales.
5.4 Concepto de intervalo de confianza. Construcción de intervalos de confianza.
5.5 Intervalos de confianza en poblaciones normales.
Tema 6 CONTRASTES DE HIPÓTESIS.
6.1 Definiciones básicas. Contrastes paramétricos y no paramétricos.
6.2 Contrastes paramétricos para una población normal.
6.3 Contrastes paramétricos para dos poblaciones normales.
6.4 Contrastes no paramétricos.
La asignatura cubre conceptos básicos de estadística, estadística descriptiva, probabilidad, distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, regresión y correlación, análisis de series temporales y métodos no paramétricos.
No es estrictamente necesario tener conocimientos previos de estadística, aunque tener una base en matemáticas puede ser muy útil. La asignatura está diseñada para proporcionar una introducción completa a los conceptos estadísticos necesarios.
En las clases prácticas se suele utilizar software estadístico como R, Python (con bibliotecas como pandas, numpy, y matplotlib), o SPSS, dependiendo de las preferencias del profesor y las necesidades del curso.
La evaluación puede incluir una combinación de participación en clases, realización de ejercicios prácticos, proyectos o trabajos en grupo, y exámenes parciales y/o finales. La evaluación continua permite medir el progreso del estudiante a lo largo del curso.
La estadística es fundamental en informática para analizar datos, desarrollar modelos predictivos en machine learning, mejorar la calidad del software, y tomar decisiones informadas basadas en datos. Es esencial en áreas como data science, análisis de datos y investigación.
Cursos de ESTADÍSTICA
La asignatura de Estadística dentro del grado de Bioquímica se erige como un pilar fundamental para dotar a los estudiantes de las competencias analíticas necesarias en la investigación y comprensión de fenómenos bioquímicos. A lo largo de este curso, se abordan de manera exhaustiva conceptos estadísticos que permiten no solo comprender la naturaleza de la variabilidad inherente a los datos experimentales, sino también aplicar métodos y técnicas estadísticas para analizarlos y extraer conclusiones significativas. Se profundiza en el análisis descriptivo e inferencial, la comprensión de la probabilidad en el contexto de la bioquímica, así como en la capacidad para diseñar experimentos sólidos y evaluar la fiabilidad de los resultados obtenidos. Esta asignatura se convierte en un recurso invaluable al capacitar a los futuros bioquímicos para tomar decisiones informadas y basadas en evidencia a partir del análisis cuantitativo de datos, permitiéndoles desarrollar investigaciones más robustas y fundamentadas en un contexto científico en constante evolución.
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 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.
