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Estadística I

En este curso de posgrado presencial remoto donde se prevé generar espacios de trabajo y discusión relacionados a la modelación contemporánea de datos experimentales en el marco de los modelos lineales. Se presenta a la modelación estadística como herramientas de alto impacto para discernir entre información y ruido. La actualización en técnicas estadísticas para el análisis de datos provenientes de estudios experimentales enriquece los marcos teóricos y metodológicos utilizados para interpretar los resultados de la investigación y observación científica de manera objetiva y reflexiva. Se propone abordar, desde la práctica, la aplicación del modelo lineal general de análisis de varianza y de regresión en relación a estructuras experimentales comunes en la investigación en Cs. Agropecuarias e introducir al uso de modelos lineales mixtos.

Programa

  • Estadística descriptiva
    • Estadística asociada a los diferentes tipos de estudio. Conceptos de población y muestra. Parámetros y estadísticos. Tipos de variables y escalas de medición.
    • Elementos del muestreo. Tipos de muestreo: Aleatorio Simple, Estratificado, Sistemático, Conglomerados.
    • Medidas de resumen de un conjunto de datos. Datos univariados: Medidas de tendencia central, dispersión, asimetría y apuntamiento. Datos multivariados: Covarianza, coeficiente de correlación de pearson. Tablas de contingencia.
    • Representaciones gráficas de un conjunto de datos. Gráficos de barras, histogramas, caja y bigotes. Gráficos de dispersión.
  • Inferencia estadística.  
    • Concepto de estimación de parámetros.
    • Estimación puntual. Estimadores para la media y varianza. Distribuciones muestrales.
    • Estimación de parámetros mediante intervalos de confianza.
    • Intervalos de confianza para medias, varianzas y proporciones.
    • Estimación del tamaño muestral.
    • Pruebas de hipótesis. Pruebas para la media y varianza de una población. Pruebas para dos poblaciones.
  • Estadística para experimentos
    • Identificación de parámetros relevantes
    • Modelos de análisis de la varianza.
      • Aleatorización y réplicas. Tamaño de la muestra.
      • Factores, niveles, tratamientos, efectos fijos y aleatorios.
      • Hipótesis del análisis de la varianza.
      • Método del análisis de la varianza.
      • Validación de resultados. Pruebas post-hoc.
      • Evaluación de resultados.
    • Formación de bloques.
      • Bloques aleatorizados completos.
      • Esquema de cuadrados latinos.
      • Esquema de cuadrados grecolatinos.
    • Regresión lineal
      • Asociación de variables. Variables dependientes e independientes. Análisis de correlación.
      • Hipótesis del modelo lineal.
      • Técnica de regresión por mínimos cuadrados.
      • Validación de resultados. Pruebas post-hoc.
      • Evaluación de resultados.
    • Errores y propagación de errores en diseños experimentales

Las actividades prácticas estarán basadas en el desarrollo de un proyecto de investigación conducido y mediado por los docentes. El mismo se desarrollará durante todo el curso y se integrarán los contenidos a medida que se avance en el cumplimento de los contenidos curriculares. La actividad principal estará basada en el análisis estadístico de un conjunto de datos experimentales reales, realizar interpretaciones, ajustes de modelos predictivos y presentación de resultados con estructura de informe.

Del mismo modo, durante el cursado se exigirán cuestionarios evaluativos según sea el avance de los contenido teóricos.

Las reuniones presenciales se enfocarán en la discusión de casos prácticos con un porcentaje del tiempo a reforzar algunos contenidos teóricos que fueron desarrollados mediante plataforma. La mediación de contenidos por parte de los docentes, como el intercambio de información documental se realizará a través de la Plataforma de la Facultad de Ciencias Agrarias 

Bibliografía

  • Bibliografía obligatoria
    • Waypole, Myers, Myers, Probabilidad y estadística, Pearson, 9na edición, 2012.
    • Robert Kuehl. Diseño de Experimentos: principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. Thomson. 2a.ed. 2000.
    • D. C. Montgomery. Diseño y análisis de experimentos. Limusa Wiley, 2da Ed., 2004.
  • Bibliografía complementaria
    • George C. Canavos, Probabilidad y estadística, Mc Graw Hill, 2003.
    • Walpole, Myers, Myers, Probabilidad y estadística para ingenieros, Prentice hall, 6ta edición.
    • Jay L. Devore, Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias, Cengage learning, 8va edición.
    • Francisca Rius Diaz, Bioestadística, Ed. Parainfo, 2016.
    • D. Montgomery, Peck E., Vining G. Introducción al análisis de regresión lineal. CECSA 1a.ed. 2002.
    • E.P. Box, Hunter W., Hunter J. Estadística para investigadores: introducción al diseño de experimentos, análisis de datos y construcción de modelos. Reverté. 2005.

Evaluación

El proceso y la evolución del aprendizaje se medirá principalmente a través de:

  • Cuestionarios al final de cada unidad,
  • Un informe escrito asociado al proyecto integrador, y,
  • La exposición del trabajo integrador ante los docentes y el resto de los cursantes . Todos los estudiantes presenciarán las exposiciones del resto de los cursantes y podrán realizar preguntas, las cuales serán atendidas tanto por los expositores como los docentes.

La aprobación del espacio curricular se alcanza mediante la aprobación de los cuestionarios on line y por la aprobación del trabajo final integrador (informe final de proyecto).

La condición final luego del cursado de cada estudiante puede ser:

  • Aprobado: aquellos estudiantes que aprueben los cuestionarios y se alcancen una calificación superior o igual a 6 tanto en el informe como en la exposición.
  • Desaprobado: aquellos estudiantes que no aprueben los cuestionarios y/o no alcancen una calificación de 6 tanto en el informe como en la exposición.

IMPORTANTE

Es necesario que los estudiantes cuenten con acceso a una computadora de escritorio o notebook.

Se presentarán a los estudiantes las potencialidades de diferentes softwares estadísticos como:

  1. Jamovi
  2. R
  3. Origin Lab
  4. Planillas de cálculo (MS Excel, LibreOffice Calc, Google Sheets, etc)

Los estudiantes podrán optar por la utilización de cualquiera de los softwares antes mencionados para la realización de las actividades prácticas y del trabajo final.

CRONOGRAMA TENTATIVO
SEMANA CONTENIDO

viernes, 22 de abril de 2022

a partir de las 18 hs

Herramientas básicas de Estadística Descriptiva

Muestreo.

Medidas de resumen (tendencia central, dispersión, asimetría y apuntamiento)

Gráficos de barras, histogramas, caja y bigotes.

Covarianza, coeficiente de correlación de pearson.

Tablas de contingencia.

Gráficos de dispersión.

viernes, 6 de mayo de 2022

a partir de las 18 hs

Inferencia estadística

Estimaciones puntuales y por intervalos de confianza.

Fundamentos de prueba de hipótesis.

Pruebas para la media de una población.

Pruebas para la varianza de una población.

Pruebas para la diferencia de medias de dos poblaciones.

Pruebas para la diferencia de varianzas de dos poblaciones.

viernes, 20 de mayo de 2022

a partir de las 18 hs

Anova 1 factor

Aleatorización y réplicas. Tamaño de la muestra.

Factores, niveles, tratamientos, efectos fijos y aleatorios.

Hipótesis del análisis de la varianza.

Método del análisis de la varianza.

Validación de resultados. Pruebas post-hoc.

Evaluación de resultados.

viernes, 3 de junio de 2022

a partir de las 18 hs

Anova 1 factor + bloques

Formación de bloques.

Bloques aleatorizados completos.

Esquema de cuadrados latinos.

Esquema de cuadrados grecolatinos.

viernes, 24 de junio de 2022

a partir de las 18 hs

Regresión lineal

Asociación de variables. Variables dependientes e independientes. Análisis de correlación.

Hipótesis del modelo lineal.

Técnica de regresión por mínimos cuadrados.

Validación de resultados. Pruebas post-hoc.

Evaluación de resultados.

viernes, 8 de julio de 2022

a partir de las 18 hs

Exposiciones y cierre del curso.
Estudiantes de todos los posgrados (Especialización - Maestría - Doctorado) que requieran profundizar sus conocimientos en el área para fortalecer sus trabajos. Cupo mínimo 6 estudiantes - cupo máximo 30 estudiantes

INFORMES E INSCRIPCIÓN: Los interesados podrán pre-inscribirse al curso vía el siguiente enlace 

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"