Estadística Aplicada
OBJETIVOS GENERALES Se espera que cada participante: ⮚ Analice e interprete la información proveniente de diseños muestrales y experimentales. ⮚ Emita un juicio crítico frente a problemas de la realidad física, que admiten diferentes modos de resolución, bajo la visión de alcanzar el conocimiento objetivo con la mayor validez posible. ESPECÍFICOS - Utilizar las herramientas descriptivas de manera adecuada frente a un determinado problema en estudio. - Analizar datos de frecuencias. - Conocer las distintas metodologías de inferencia estadística para comparar poblaciones bajo distintos supuestos distribucionales. - Aplicar las técnicas de regresión lineal simple como herramientas fundamentales para el desarrollo de la actividad profesional y de la investigación científica. - Organizar y planificar diseños de experimentos para obtener datos experimentales que permitan un análisis estadístico válido para la toma de decisiones en la realidad física en estudio. - Hacer uso de la tecnología actual a través de los softwares estadísticos apropiados.
DOCENTES
Dra. Lic. Est. María Claudia Morelli- Prof. Adjunta
Mgter. Ing. Agr. Joaquín Llera- Prof. Titular
Mgter Lic. Brom. Nora Martinengo- Prof. Asociada
DOCENTES ASISTENTES
Lic. María Eugenia Martínez-Jefe Trab. Prácticos
Ing. Rec. Nat. Ren. Eva Maure Russó- Jefe Trab. Prácticos
Dpto. Biomatemática y Fisicoquímica
Cát. Cálculo Estadístico y Biometría
FCA-UNCUYO
COORDINADOR
Mgter. Ing. Agr. Aníbal Catania
FUNDAMENTOS DEL CURSO
El análisis de datos, en el marco de un trabajo de investigación en cualquier área del conocimiento, tiene como objetivo resaltar la información útil para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. La estadística es la ciencia o disciplina que se encarga de aplicar los diferentes métodos de análisis de datos: descriptivos, exploratorios, predictivos, de diagnóstico, prescriptivos, etc.
El uso de la Estadística ha tenido singular importancia en las investigaciones para probar hipótesis de investigación y el crecimiento informático ha contribuido a este hecho debido a la aparición de ciertos softwares de aplicación estadística de fácil acceso.
Sin embargo, para poder conducir dicho análisis, es requisito imprescindible que el/la investigador/a tenga ciertos conocimientos básicos sobre estadística, para no llegar a conclusiones equivocadas.
La mayoría de los/as profesionales de diferentes disciplinas requieren de métodos estadísticos, como el modelado estadístico e inferencia, tanto para llevar a cabo el análisis de datos como para su posterior interpretación.
CONTENIDOS
MODULO I (primera semana)
1.- Análisis Exploratorio de Datos observacionales y experimentales. Variables Aleatorias y funciones de distribución.
2.- Teoría y diseño de muestreo.
3.- Inferencia. Estimación de Parámetros. Estimadores. Estimación puntual e Intervalos de Confianza. Pruebas de Hipótesis. Análisis de Componentes principales.
4.- Regresión y Correlación Simple Lineal. Supuestos y Modelación. Diagnóstico. Regresión No Lineal.
5.- Regresión Múltiple.
MODULO II (segunda semana)
6.- Principios del diseño experimental. Diseños monofactoriales. Supuestos. Análisis de la varianza. Pruebas de comparaciones múltiples de medias.
7.- Experimentos Factoriales.
8.- Diseños en parcelas divididas. Diseño anidado o jerárquico (diseños complejos). Datos Categóricos. Regresión Logística.
CRONOGRAMA
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Cronograma Estadística Aplicada - junio/julio 2023 |
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Día |
Fecha |
Horario |
Contenidos |
Profesores |
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PRIMERA SEMANA |
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Jueves |
29 de Junio |
9 a 13 hs. |
Análisis Exploratorio de Datos |
Eva Maure Russó y Eugenia Martínez |
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Datos observacionales y experimentales |
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Diseño de Muestreo |
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Inferencia - Estimación de Parámetros |
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Pruebas de hipótesis |
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Viernes |
30 de Junio |
09 a 13 hs |
Análisis Multivariado. ACP. CSL |
Eugenia Martínez |
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14:30 a 18:30 hs. |
Regresión S.L. y Ajustamiento |
Claudia Morelli |
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Sábado |
01 de Julio |
9 a 12 hs. |
Regresión Múltiple |
Claudia Morelli |
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SEGUNDA SEMANA |
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Jueves |
06 de Julio |
9 a 13 hs. |
Principios del Diseño Experimental y Monofactoriales |
Nora Martinengo |
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Comparación Múltiple de medias |
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Viernes |
07 de Julio |
9 a 13 hs. |
Experimentos Factoriales |
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14:30 a 18:30 hs. |
Diseños complejos. Parcelas divididas |
Joaquín Llera |
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Sábado |
08 de julio |
9 a 12 hs. |
Datos categóricos. Regresión Logística |
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Evaluación |
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Envío de evaluación final el Viernes 07 de julio |
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Entrega de la evaluación el Lunes 24 de Julio |
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TEXTOS DE REFERENCIA
Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2015. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar.
Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Casanoves F., Di Rienzo J.A., Robledo C.W. (2008). Infostat. Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, Argentin.a
Balzarini M, Di Rienzo J, Tablada M, Gonzalez L, Bruno C, Córdoba M, Robledo W, Casanoves F. (2016). Estadística y Biometría. Ilustraciones del uso de InfoStat en problemas de Agronomía. Editorial Brujas. ISBN 978-987-591-301-1.
Gutierrez Pulido H., de la Vara Salazar R. (2014). Análisis y Diseño de Experimentos. 3° Edición. Mc Graw Hills.
Kuehl, R. (2001). Diseño de Experimentos. 2°Edición. Thomson Internacional, UK.
Vicente, M.L.;Girón,P;Nieto,Carmen;Perez,T.(2005). Diseño de Experimentos. Soluciones con SAS y SPSS. Editorial Pearson.
Montgomery D, Peck E, Vining G. (2004). Introducción al Análisis de Regresión Lineal. Compañía Editorial Continental. México.
Montgomery D. (2004). Diseño y Análisis de Experimentos. 2° Edición. Limusa Wiley.
Perelman S.,Garibaldi L, Tognetti P. (2019). Experimentación y modelos Estadísticos. Editorial FAUBA. ISSN: 978-987-3738-22-2.
Walpole R.,Myers R, Myers S, Ye K. (2012). Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. 9° Edición. Pearson.
West, T. B., Welch, K. B., Galecki, A. T. (2015). Linear mixed models: A practical guide using statistical software. 2nd edition. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.
Cursado
Clases teórico-prácticas en modalidad presencial con asistencia remota en las cuales se alternan conceptos teóricos con aplicaciones prácticas de casos. Resolución de los casos prácticos sobre los contenidos propuestos. Foro de discusión sobre los mismosDestinatarios
Estudiantes de las Maestrías y Doctorados acreditados en la FCA, UNCuyo, profesores adscriptos y profesionales interesados en capacitarse o adquirir conocimientos en Estadística.Inscripción
Los interesados podrán pre-inscribirse mediante el siguiente formulario Google (hacer clic aquí). Curso de Posgrado con régimen de presencialidad asistida por tecnología con un cupo máximo de 20 alumnos, con prioridad para alumnos regulares de las maestrías acreditadas en la UNCuyo.
Una vez aceptada la solicitud de inscripción, el interesado deberá abonar el arancel antes del comienzo del curso:
Estudiantes extranjeros: mediante PayPal (@cooperadorafcauncuyo o al siguiente enlace de pago)
Estudiantes nacionales: mediante depósito bancario o Transferencia bancaria a la cuenta:
Razón Social: Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Agrarias
CUIT: 30-62910666-5 IVA EXENTO
Banco: HSBC
Sucursal: Luján de Cuyo Mendoza
Cuenta Corriente: 5133-20751-9
Nro. CBU: 15000879-00051332075196
Facturación: emite facturas "C"
Costos / Aranceles
$ 15.600 para estudiantes nacionales/nacionalizados y u$s 200,00 para estudiantes extranjeros.Informes y contacto
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