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 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. María Claudia Morelli- Prof. Adjunta
Mgter. Ing. Agr. Joaquín Llera-Prof. Titular
Mgter. Lic. Nora Martinengo- Prof. Asociada
DOCENTES ASISTENTES A VIRTUALIDAD
Lic. Brom. 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
Dra. Leonor Deis
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
1.- Estudios observacionales y experimentales. Análisis Exploratorio de Datos. Medidas resumen de
Un conjunto de datos. Gráficos. Elementos del muestreo. Tipos de muestreo: Aleatorio Simple, Estratificado, Sistemático, Conglomerados.
2.- Variables Aleatorias y funciones de distribución.
3.- Inferencia estadística: Estimación de parámetros– Intervalos de Confianza- Pruebas de Hipótesis.
4.- Análisis de la varianza. Supuestos. Pruebas de comparaciones múltiples de medias
5.- Principios del diseño experimental. Diseños Monofactoriales - Modelación estadística.
6.- Experimentos Factoriales. Diseños. Modelación estadística.
7.- Regresión Simple y Múltiple Lineal. Supuestos y Modelación. Diagnóstico. Regresión No Lineal.
CRONOGRAMA
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Contenidos |
Tipo |
Fecha |
Horario |
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1 |
T-P |
17-oct |
15:30 - 19:30 |
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2 |
T-P |
18-oct |
9:00 - 13:00 |
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3 |
T-P |
18-oct |
16:00 - 19:30 |
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4 |
T-P |
19-oct |
9:00 – 12:30 |
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5 |
T-P |
24-oct |
15:30 – 19:30 |
|
6 |
T-P |
25-oct |
9:00 -13:00 |
|
7-1 |
T-P |
25-sep |
16:00 – 19:30 |
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7-2 |
T-P |
26-oct |
9:00 - 12:30 |
T - P : Clase Teórico - Práctico
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.
Es necesario que los estudiantes cuenten con acceso a una computadora de escritorio o notebook.
Se trabajará con el softwares estadístico INFOSTAT
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.
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.
Destinatarios
Estudiantes de la carrera de Doctorado y profesionales interesados en la temática del curso.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
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