Estadística I
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 categóricos. - Conocer las distintas metodologías de inferencia estadística para comparar poblaciones bajo distintos supuestos distribucionales. - Aplicar las técnicas de análisis de asociación y relación entre dos variables como herramientas fundamentales para el desarrollo de la actividad profesional y de la investigación científica. - Organizar y planificar diseños de experimentos 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
Ms. Ing. Agr. Joaquín Llera
(Maestrando) Lic. María Eugenia Martínez
(Maestrando) Ing. Rec. Nat. Ren. Eva Maure Russó
Dpto. Biomatemática y Fisicoquímica
Cát. Cálculo Estadístico y Biometría
FCA-UNCUYO
COORDINADORA
Dra. Lic. Est. María Claudia Morelli
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. Estimación de Parámetros.
2.- Estrategias y diseño muestral.
3.- Inferencia: Estimadores. Estimación puntual e Intervalos de Confianza. Pruebas de Hipótesis.
4.- Regresión y Correlación Simple Lineal. Supuestos y Modelación. Diagnóstico. Casos de regresión no lineales.
MODULO II (segunda semana)
5.- Principios del diseño experimental. Análisis de la varianza. Pruebas de comparaciones múltiples de medias. Componente de Varianzas
6.- Experimentos Monofactoriales. Diseños
7.-Experimentos Factoriales. Diseños
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
Durante el curso cada estudiante presentará un informe que será elaborado a partir del análisis de datos de un problema asignado. Hay una (1) instancia de recuperación
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, Argentina
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.
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
Presencial mediado por TecnologíaDestinatarios
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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:
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Costos / Aranceles
el valor del curso se calculará según el del crédito a la fecha de la asignaturaInformes y contacto
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