Estadística Aplicada - Maestría en Viticultura y Enología

DOCENTES

Dra. Lic. Est. María Claudia Morelli- Prof. Asociada

Mgter. Ing. Agr. Joaquín Llera- Prof. Titular

Lic.  María Eugenia Martínez - Prof. Adjunta
Dpto. Biomatemática y Fisicoquímica

Cát. Cálculo Estadístico y Biometría

FCA-UNCUYO

COORDINADOR

Dr. 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.

MODULO II (segunda semana)

4.- Principios del diseño experimental. Diseños monofactoriales. Supuestos. Análisis de la varianza. Pruebas de comparaciones múltiples de medias.

5.- Experimentos Factoriales.

6.- Diseños en parcelas divididas. Diseño anidado o jerárquico (diseños complejos).

Datos Categóricos. Regresión Logística.

MODULO III (tercera semana)

7.- Regresión y Correlación Simple Lineal. Supuestos y Modelación. Diagnóstico. Regresión No Lineal.

8.- Regresión Múltiple.

MODALIDAD DE TRABAJO

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 mismos

EVALUACIÓN

Al final del curso cada estudiante presentará un informe que será elaborado a partir de un análisis de datos de un problema asignado. Hay una instancia de recuperación

CRONOGRAMA - Octubre/Noviembre 2026

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

Destinatarios

Inscripción

Los interesados podrán inscribirse mediante el siguiente formulario Google (hacer clic aquí). 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:

Nombre de la cuenta: Cooperadora Facultad de Ciencias Agrarias
CUIT: 30-62910666-5
Banco: Banco Galicia
Tipo de cuenta: Cuenta corriente
Número de cuenta: N° 0003936-9 253-0
CBU: 0070253120000003936906
Alias: MALBEC.FCA.UNCUYO

Facturación: emite facturas "C"

Costos / Aranceles

Informes y contacto

sectyp@fca.uncu.edu.ar

INSCRIPCIÓN