Introducción a Probabilidades y sus Distribuciones para la Toma de Decisiones

UTN E-Learning
  • Curso y Programa
  • Duración 4 meses
  • A distancia

Recibir más información

(*) Campos obligatorios
Al hacer click en Enviar, acepto los Términos y Condiciones

Objetivos Específicos
Al finalizar este Curso Básico de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:

Asumir la necesidad y utilidad de la Estadística como herramienta en su ejercicio profesional.
Conocer las distintas escalas de medición y posibilidades de las mismas en el análisis estadístico.
Aplicar las diferentes Reglas de las Probabilidades para la Toma de Decisiones.
Reconocer los diferentes Modelos de Distribuciones probabilísticas de VAD y VAC (Variable Aleatoria Discreta y Variable Aleatoria Continua).
Aplicar las TC (Tablas de Contingencia) y los Árboles de decisión de probabilidades.
Modelizar sobre las distribuciones más  importantes, base de la Estadística Inferencial. (Primer Nivel de Profundización)
Adquirir las destrezas necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos especializados.
Al finalizar el Primer Nivel de Profundización de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:

Reconocer los distintos tipos de Muestreo estadístico.  
Aplicar adecuadamente las técnicas de la Estadística Inferencial.
Seleccionar el estadístico más apropiado para cada tipo de inferencia inductiva.
Calcular el tamaño adecuado de muestra a seleccionar, con cierto nivel de riesgo o significancia.
Aplicar las técnicas de Estimación puntual y por Intervalos de Confianza, sobre los parámetros poblacionales, para una y dos poblaciones.
Aplicar las técnicas de Test de Hipótesis, sobre los parámetros poblacionales, para una y dos poblaciones.
Adquirir las habilidades necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos.
Al finalizar el Segundo Nivel de Profundización de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:

Reconocer los supuestos del Modelo de Regresión Lineal Simple.  
Aplicar adecuadamente el MRLS a series de datos bivariantes.
Seleccionar el estadístico más apropiado para cada tipo de inferencia, sobre los 3 coeficientes del MRLS, con cierto nivel de riesgo o significancia.
Aplicar apropiadamente las Pruebas de Estadística no Paramétrica, para una, dos y k poblaciones, relacionadas o independientes.
Reconocer qué TH no paramétrico es el indicado para testear Distribuciones libres en escalas nominal, ordinal e interválica.
Aplicar e interpretar el significado de los coeficientes no paramétricos.
Adquirir las habilidades necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos.

¿Querés recibir mas información sobre el plan de estudios?

¿Querés recibir mas información sobre los requisitos?

  • UTN E-Learing Sede Principal

Similares