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Precio
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  • Presentación
  • Temario
  • Metodología
  • Titulación

Descripción

¿Quién puede acceder al master?

El presente curso de Máster en Técnicas Estadísticas está dirigido a todos aquellos recién titulados en estadística que quieran ampliar sus conocimientos y un sector muy demandado gracias al auge de los análisis estadísticos con fines de investigación y comerciales. Se dirige a profesionales, estudiantes y titulados en el ámbito de la estadística y otras áreas afines, que quieran ampliar o actualizar sus conocimientos y recibir un título universitario reconocido con 60 créditos ects con el que poder acreditar los estudios superados.

Objetivos

A través de este máster universitario se ofrece al alumnado la posibilidad de completar sus estudios y dominar en los métodos y análisis más importantes en el ámbito de la estadística, que le permitirán desarrollar su carrera profesional en uno de los sectores con mayor demanda de personal cualificado. Para ello, a lo largo de este máster se pretenden desarrollar las siguientes competencias: - Conocer los métodos o tácticas de la investigación social. - Aprender los tipos de encuesta que se encuentran en la investigación social. - Conocer las clases de muestreos aleatorios que hay. - Aprender los pasos para la elaboración del cuestionario. - Conocer los errores asociados al muestreo. - Conocer los distintos modelos de probabilidad. - Conocer las probabilidades de distribución. - Conocer la regresión-correlación. - Conocer la programación lineal. - Conocer las aplicaciones de la programación lineal. - Abordar la optimización de procesos. - Conocer la estadística espacial. - Conocer las distintas aplicaciones de la estadística espacial. - Realizar análisis sobre los procesos productivos. - Aplicar controles estadísticos a los procesos productivos. - Aprender qué son los datos funcionales. - Aprender transformar los datos discretos en funciones.

Salidas Profesionales

Una vez completado de forma satisfactoria el programa de estudios de este máster universitario, el alumnado habrá adquitido los conocimientos y competencias profesionales adecuadas para poner en práctica los principales métodos de análisis empleados en el ámbito de la estadística, aplicables en diferentes campos como la Psicología, la Investigador social, la investigación de mercado, realización de encuestas, gestión y organización del Trabajo de campo, etc.

Temario

PARTE 1. MODELOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

MÓDULO 1. PROBABILIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

  1. Experimento aleatorio
  2. Espacio muestral
  3. Suceso
  4. Intersección de sucesos
  5. Probabilidad clásica
  6. Probabilidad condicional
  7. Ley de probabilidad total
  8. Teorema de Bayes
  9. Variables aleatorias
  10. Desigualdad de Chebyschev
  11. Distribución normal

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DISCRETOS

  1. Modelos discretos
  2. Distribución dicotómica (Bernoulli)
  3. Distribución binomial
  4. Distribución hipergeométrica
  5. Modelo de poisson

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS CONTINUOS

  1. Distribución continua
  2. Distribución uniforme
  3. Distribución exponencial
  4. Distribución normal

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE MODELOS

  1. Aproximación de una Binomial por una Poisson
  2. Aproximación de una Binomial por una Normal
  3. Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
  4. Corrección por continuidad

MÓDULO 2. REGRESIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. REGRESIÓN LINEAL

  1. Regresión lineal
  2. Coeficiente de Pearson
  3. Coeficiente de Spearman
  4. Coeficiente Tau de Kendall
  5. Correlación Jackknife

UNIDAD DIDÁCTICA 2. REGRESIÓN LOGÍSTICA

  1. La regresión logística
  2. Dónde y cuándo aplicarla
  3. Cómo interpretarla
  4. Precauciones

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA

  1. Análisis de supervivencia
  2. Conceptos básicos
  3. Supervivencia y riesgo
  4. Metodología estadística
  5. Regresión de Cox
  6. Método de Kaplan-Meier

PARTE 2. PROGRAMACIÓN LINEAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL. TEOREMA FUNDAMENTAL

  1. Introducción
    1. - Historia de la programación lineal
    2. - Métodos de solución
  2. Teorema fundamental
    1. - Enunciado
    2. - Demostración
  3. Implicaciones del teorema fundamental
  4. Ejemplos de aplicación
    1. - Pasos para resolver un problema de programación lineal

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS

  1. Modelización
    1. - Modelo de transporte
    2. - Modelo de asignación
    3. - Modelo de ordenación de tareas
    4. - Modelo de la mochila
  2. Algoritmo de Ford-Fulkerson
  3. Caminos hamiltonianos de coste mínimo
  4. Algoritmo de Kruskal
  5. PERT-CPM

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN PROGRAMACIÓN LINEAL

  1. Introducción
  2. Método de representación gráfica
  3. Método simplex
  4. Método de las dos fases
  5. Método de la M grande
  6. Método Lemke
  7. Cambios de variable

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

  1. Introducción
    1. - Teoría
  2. Costes relativos o sombra
  3. Las variables de holgura
  4. Inclusión de variables
  5. Añadir nuevas restricciones

UNIDAD DIDÁCTICA 5. DUABILIDAD

  1. Introducción
  2. Teoría sobre dualidad
    1. - El problema dual
    2. - El problema primal
    3. - La función objetivo
    4. - Teorema fundamental de la dualidad
  3. Interpretación económica de las variables duales
  4. Algoritmo del simplex dual

UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUNDAMENTOS DEL MÉTODO SIMPLEX

  1. Introducción
    1. - Conceptos básicos
  2. Regla de entrada
  3. Regla de salida
  4. Criterio de optimalidad
  5. Soluciones a problemas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROGRAMACIÓN ENTERA. FUNDAMENTOS

  1. Introducción
  2. Dividir un problema
  3. Métodos de resolución de problemas de programación entera
    1. - Métodos de planos de corte
    2. - Métodos enumerativos
    3. - Métodos heurísticos
  4. Branch and Bound
    1. - Ejemplo
  5. Optimalidad y relajación

PARTE 3. ESTADÍSTICA ESPACIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA ESPACIAL Y DATOS ESPACIALES

  1. ¿Qué es la estadística?
    1. - Tipos de estadística
  2. Estadística espacial
    1. - Datos espaciales
    2. - Infraestructura de Datos Espaciales (IDE)
    3. - Parámetros estadísticos
  3. Estadísticas sobre líneas
  4. Autocorrelación espacial
  5. Variograma

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS LINEALES Y ALGORITMO DE GIBBS SAMPLING

  1. ¿Qué son los modelos lineales?
    1. - Componentes de un modelo generalizado lineal
  2. Modelo de regresión lineal
  3. Modelo de análisis de varianza
  4. Algoritmo de Gibbs Sampling

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CORRELACIÓN ESPACIAL MUESTRAL, MODELOS TEÓRICOS DEL SEMIVARIOGRAMA Y MÉTODO KRIGING

  1. Introducción
  2. Correlación lineal y regresión lineal
    1. - Correlación lineal
  3. Correlación espacial
    1. - Índices de correlación espacial
  4. Variograma
    1. - Semivariograma
    2. - Variables regionalizadas
  5. Método Kriging

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES (AEDE)

  1. Introducción
  2. Análisis exploratorio de datos espaciales
  3. Métodos gráficos
  4. Conclusiones

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE PATRONES DE LOCALIZACIÓN DE PUNTOS

  1. ¿Qué es un patrón?
  2. Modelo de distribución espacial
  3. Patrones espaciales
    1. - Análisis de patrones espaciales
  4. Medidas centrográficas
  5. Patrones de puntos
    1. - Cuadrantes
    2. - Vecino más cercano
    3. - Función K de Ripley

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

  1. Introducción
  2. Concepto de función de distribución
  3. Concepto de función de probabilidad
  4. Distribuciones más utilizadas en estadística
  5. Teorema central del límite
    1. - Ejemplo del teorema central del límite

PARTE 4. TÉCNICAS PARA EL DISEÑO DE LAS ENCUESTAS Y EL MUESTREO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. TECNICAS Y MEDIOS DE RECOGIDA DE INFORMACION EN LA INVESTIGACION DE MERCADOS

  1. Métodos de obtención de información secundaria
  2. Motores de búsqueda y criterios de selección de fuentes de información secundaria
  3. Métodos y técnicas de recogida de información primaria
  4. Técnicas de investigación cualitativa
  5. Tecnologías de información y comunicación aplicadas a la investigación de mercados CAPI, CATI, y CAWI
  6. El papel de las nuevas tecnologías: calidad y rapidez en los datos
  7. Normas ESOMAR y otros criterios normalizados y de buenas practicas en las investigaciones de mercados y estudios de opinión
  8. Simulación del proceso de recogida de información primaria. Caso práctico

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISEÑO DE CUESTIONARIOS

  1. Objetivos del cuestionario y cuaderno de trabajo
  2. Elementos y estructura del cuestionario
  3. Elaboración de cuestionarios
  4. Pretest de los cuestionarios
  5. El argumentario
  6. Tipología y clasificación de los cuestionarios según distintos criterios
  7. Codificación de preguntas: Pre codificación y Post codificación
  8. Características de cuestionarios-tipos según los medios y tiempo disponible
  9. Aplicaciones informáticas de diseño y ejecución de encuestas

PARTE 5. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD

  1. Introducción al control de la calidad.
  2. Conceptos básicos de calidad
  3. Estadística descriptiva
  4. Interpretación de los gráficos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

  1. Conceptos de estadística
  2. Elementos básicos de probabilidad
  3. Experimentos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTROL POR VARIABLES Y ATRIBUTOS

  1. Variables y atributos
  2. Variables aleatorias discretas
    1. - Distribución uniforme discreta
    2. - Distribución de Bernouilli
    3. - Distribución Binomial
    4. - Distribución de Poisson
  3. Variables aleatorias continuas
    1. - Distribución Uniforme Continua
    2. - Distribución Normal
    3. - Distribución Normal Tipificada o Estandarizada
    4. - Distribución Chi-Cuadrado de Pearson
    5. - Distribución t- Student
    6. - Distribución F-Snedecor

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MUESTREO

  1. Muestreo
  2. Técnicas de selección del muestreo
  3. Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico

UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
    1. - Hipótesis en contrastes paramétricos
    2. - Estadístico de contraste
    3. - Potencia de un contraste
    4. - Propiedades del contraste
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
    1. - Chi-cuadrado

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEORÍA DE VIABILIDAD

  1. Viabilidad
  2. Técnicas de viabilidad
  3. Pasos para un análisis de viabilidad
  4. Tipos de viabilidad

PARTE 6. DATOS FUNCIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS FUNCIONAL DE DATOS

  1. ¿Qué es el Análisis Funcional?
    1. - Historia
    2. - Cálculo vectorial
  2. Espacios vectoriales
  3. Espacios normados
  4. Aplicaciones lineales y continuas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS PARA EXPLORAR DATOS FUNCIONALES

  1. Datos funcionales
  2. Lenguaje R
  3. Descargar una base de datos
  4. Abrir bases de datos desde formato SPSS
  5. Splines

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESPACIOS DE BANACH

  1. Conceptos básicos
  2. Espacios Lp
  3. Espacios de Banach
  4. Teoremas de Hann-Banach
  5. Teorema de la función abierta
  6. Teorema de la gráfica cerrada

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESPACIOS DE HILBERT

  1. Conceptos básicos
  2. Espacios con producto interno
  3. Teorema de representación de Riesz
  4. Involución
  5. Operadores lineales acotados
    1. - Funcionales
    2. - Operadores de rango finito
    3. - Operadores adjuntos
    4. - Operadores autoadjuntos
    5. - Operadores compactos
  6. Teorema espectral

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN PARA DATOS FUNCIONALES

  1. ¿Qué es la regresión?
  2. Representación de Datos Funcionales en Bases
    1. - Operaciones:
    2. - Diferenciación
  3. Regresión
  4. Tratamiento de las covariables

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS PRÁCTICOS DE ANÁLISIS FUNCIONALES DE DATOS

  1. Terminología utilizada
  2. Ejercicios resueltos de espacios normados
  3. Ejercicios resueltos de operadores lineales

PARTE 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
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EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

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Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

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La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Doble Titulación: - Titulación Universitaria en Máster de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS - Titulación de Máster de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
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