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Master en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS
60 ECTS
Garantizadas
Abierta
Online
1500 H
60 ECTS
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Precio: 1970 EUR
AHORA: 1576 EUR
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Cuota
1576 €
350 €/primer mes
Resto de plazos: 1226 €/mes
Presentación
Hoy en día la figura del investigador es muy importante en cualquier ámbito, por lo que la formación que estos profesionales reciban debe ser de calidad para afrontar su trabajo con éxito. Gracias a la realización de este Máster en Técnicas Estadísticas conocerá los aspectos teóricos y prácticos de la investigación a través del conocimiento de sus componentes.
Universidad:
plan de estudios
Para qué te prepara
El presente Máster en Técnicas Estadísticas le proporcionará los conocimientos necesarios para poder especializarse en las técnicas estadísticas, algo muy demandado hoy día gracias a los análisis realizados por diferentes entidades tanto públicas como privadas. Con este máster universitario online podrás conocer y dominar los métodos de análisis más empleados en el ámbito profesional de la estadística, capacitándote para el desarrollo de una carrera profesional en el sector. Además, al finalizar el programa de estudios recibirás un título de máster universitario acreditado con 60 créditos ECTS, lo que le confiere una gran validez tanto a nivel laboral como académico.
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.
A quién va dirigido
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.
Salidas Profesionales
Una vez completado de forma satisfactoria el programa de estudios de este máster universitario, el alumnado habrá adquirido 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
- Experimento aleatorio
- Espacio muestral
- Suceso
- Intersección de sucesos
- Probabilidad clásica
- Probabilidad condicional
- Ley de probabilidad total
- Teorema de Bayes
- Variables aleatorias
- Desigualdad de Chebyschev
- Distribución normal
- Modelos discretos
- Distribución dicotómica (Bernoulli)
- Distribución binomial
- Distribución hipergeométrica
- Modelo de poisson
- Distribución continua
- Distribución uniforme
- Distribución exponencial
- Distribución normal
- Aproximación de una Binomial por una Poisson
- Aproximación de una Binomial por una Normal
- Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
- Corrección por continuidad
- Regresión lineal
- Coeficiente de Pearson
- Coeficiente de Spearman
- Coeficiente Tau de Kendall
- Correlación Jackknife
- La regresión logística
- Dónde y cuándo aplicarla
- Cómo interpretarla
- Precauciones
- Análisis de supervivencia
- Conceptos básicos
- Supervivencia y riesgo
- Metodología estadística
- Regresión de Cox
- Método de Kaplan-Meier
- Introducción
- - Historia de la programación lineal
- - Métodos de solución
- Teorema fundamental
- - Enunciado
- - Demostración
- Implicaciones del teorema fundamental
- Ejemplos de aplicación
- - Pasos para resolver un problema de programación lineal
- Modelización
- - Modelo de transporte
- - Modelo de asignación
- - Modelo de ordenación de tareas
- - Modelo de la mochila
- Algoritmo de Ford-Fulkerson
- Caminos hamiltonianos de coste mínimo
- Algoritmo de Kruskal
- PERT-CPM
- Introducción
- Método de representación gráfica
- Método simplex
- Método de las dos fases
- Método de la M grande
- Método Lemke
- Cambios de variable
- Introducción
- - Teoría
- Costes relativos o sombra
- Las variables de holgura
- Inclusión de variables
- Añadir nuevas restricciones
- Introducción
- Teoría sobre dualidad
- - El problema dual
- - El problema primal
- - La función objetivo
- - Teorema fundamental de la dualidad
- Interpretación económica de las variables duales
- Algoritmo del simplex dual
- Introducción
- - Conceptos básicos
- Regla de entrada
- Regla de salida
- Criterio de optimalidad
- Soluciones a problemas
- Introducción
- Dividir un problema
- Métodos de resolución de problemas de programación entera
- - Métodos de planos de corte
- - Métodos enumerativos
- - Métodos heurísticos
- Branch and Bound
- - Ejemplo
- Optimalidad y relajación
- ¿Qué es la estadística?
- - Tipos de estadística
- Estadística espacial
- - Datos espaciales
- - Infraestructura de Datos Espaciales (IDE)
- - Parámetros estadísticos
- Estadísticas sobre líneas
- Autocorrelación espacial
- Variograma
- ¿Qué son los modelos lineales?
- - Componentes de un modelo generalizado lineal
- Modelo de regresión lineal
- Modelo de análisis de varianza
- Algoritmo de Gibbs Sampling
- Introducción
- Correlación lineal y regresión lineal
- - Correlación lineal
- Correlación espacial
- - Índices de correlación espacial
- Variograma
- - Semivariograma
- - Variables regionalizadas
- Método Kriging
- Introducción
- Análisis exploratorio de datos espaciales
- Métodos gráficos
- Conclusiones
- ¿Qué es un patrón?
- Modelo de distribución espacial
- Patrones espaciales
- - Análisis de patrones espaciales
- Medidas centrográficas
- Patrones de puntos
- - Cuadrantes
- - Vecino más cercano
- - Función K de Ripley
- Introducción
- Concepto de función de distribución
- Concepto de función de probabilidad
- Distribuciones más utilizadas en estadística
- Teorema central del límite
- - Ejemplo del teorema central del límite
- Introducción
- Metodología de investigación
- - Metodología
- - Método científico
- Métodos o tácticas
- - Experimental
- - Correlacional
- - Observacional
- Técnicas
- Elección del método y las técnicas
- - Criterios de selección del método y las técnicas
- Las técnicas en sí mismas
- Introducción
- Historia de las encuestas en la investigación social
- - La aritmética política
- - La estadística moral
- - El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales
- - Marx y Weber
- - El estudio de las actitudes
- - Las votaciones particulares
- - Gallup, Roper y Crossley
- ¿Qué son las encuestas?
- - La encuesta y las técnicas de investigación
- - La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
- - Propuesta de una definición de encuesta
- Tipos de encuesta
- - La encuesta personal
- - La encuesta de correo
- - La encuesta telefónica
- - Otros tipos de encuesta
- - La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e inconvenientes
- El proceso general de investigación mediante encuestas
- Abordaje directo de la población
- Solución: encuestar sólo a una muestra
- - A la búsqueda de una solución
- - Representatividad de las muestras
- - Fases en la obtención de una muestra
- Acerca del tamaño de la muestra
- - Importancia del concepto
- - Algunos consejos
- - Expresiones de cálculo
- Muestras no aleatorias
- Muestreo aleatorio
- - Muestreo aleatorio simple
- - Muestreo sistemático con arranque aleatorio
- - Muestreo estratificado
- - Muestreo de conglomerados
- - Variantes
- - ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
- Errores de muestreo
- - El error muestral y sus expresiones asociadas
- - El error muestral y la estimación
- - Riesgo en la estimación
- - Un ejemplo concreto
- Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
- - Ponderación
- - Varianzas
- - Modelos de muestreo en el software al uso
- Problemas prácticos
- - Problemas con la base de datos
- - Problemas con la ausencia de respuesta
- - Los encuestadores
- Software para el muestreo: SOTAM
- Introducción
- Encuestas por correo
- Encuestas por teléfono
- Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
- Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
- - Construcción de la ruta aleatoria
- - Selección del encuestado en la vivienda
- Introducción
- ¿Qué es un cuestionario?
- ¿Por qué utilizar un cuestionario?
- Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
- - Las variables son constructos
- Pasos para la elaboración del cuestionario
- El objetivo del cuestionario
- - El contexto de la encuesta
- - Los recursos disponibles
- El diseño del cuestionario
- Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
- - Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
- - Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
- - Preguntas llave o filtro
- Medición de estados subjetivos
- - Tests de ordenación
- - Tests tipo Likert
- Revisión de las preguntas
- - Procedimientos subjetivos
- - Procedimientos empíricos
- Preguntas demográficas
- Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
- Introducción
- La selección de entrevistadores
- El entrenamiento de los entrevistadores
- - Entrenamiento genera]
- - Entrenamiento específico
- - Materiales y procedimientos de entrenamiento
- Acceso al campo
- La entrevista en sí
- - Concepto y tipos de entrevista
- - La realización de la entrevista
- - La revisión de !a entrevista
- - Supervisión y control
- - Feed-back
- Guía de la entrevista
- El trabajo de campo
- - Selección y formación de encuestadores
- - Coordinación, seguimiento y control del trabajo de campo
- Material para realizar el trabajo de campo
- - Manual o normas para encuestadores
- - Cuestionario
- - Carne o acreditación como encuestador
- - Tarjeta de agradecimiento y/o de la empresa
- - Hoja de resultados o incidencias
- - Ficha de campo
- - Punto de inicio de ruta
- - Teléfono de contacto
- - Cuaderno de notas
- Introducción
- Tratamiento de dalos
- - Términos comunes
- - Codificación de datos
- - Formato de los dalos
- - Escritura de los datos
- - Errores en los datos
- Análisis estadístico de datos
- Introducción
- Aprendiendo de los informes publicados
- Cuestiones y consideraciones generales
- - Cuestiones previas
- - Tipos de informes
- - Consideraciones generales
- El informe técnico y su presentación
- - Estructura del informe
- - Elementos de un informe
- - Presentación de datos
- Introducción
- Errores asociados al muestreo
- - La no respuesta
- Errores asociados con el cuestionario
- - Necesidad de hacer estudios piloto
- Errores asociados con la entrevista
- - Errores asociados a los encuestadores
- - La importancia en la supervisión
- - Repaso a la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
- Errores asociados con el tratamiento de datos
- - Errores en la codificación de datos
- - Errores asociados al registro o grabación de los datos
- - Errores en la preparación de los datos para el análisis
- - Imputación de dalos a las respuestas perdidas y a las no respuestas
- Introducción al control de la calidad.
- Conceptos básicos de calidad
- Estadística descriptiva
- Interpretación de los gráficos
- Conceptos de estadística
- Elementos básicos de probabilidad
- Experimentos
- Variables y atributos
- Variables aleatorias discretas
- - Distribución uniforme discreta
- - Distribución de Bernouilli
- - Distribución Binomial
- - Distribución de Poisson
- Variables aleatorias continuas
- - Distribución Uniforme Continua
- - Distribución Normal
- - Distribución Normal Tipificada o Estandarizada
- - Distribución Chi-Cuadrado de Pearson
- - Distribución t- Student
- - Distribución F-Snedecor
- Muestreo
- Técnicas de selección del muestreo
- Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico
- Introducción a las hipótesis estadísticas
- Contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis paramétrico
- - Hipótesis en contrastes paramétricos
- - Estadístico de contraste
- - Potencia de un contraste
- - Propiedades del contraste
- Tipologías de error
- Contrastes no paramétricos
- - Chi-cuadrado
- Viabilidad
- Técnicas de viabilidad
- Pasos para un análisis de viabilidad
- Tipos de viabilidad
- ¿Qué es el Análisis Funcional?
- - Historia
- - Cálculo vectorial
- Espacios vectoriales
- Espacios normados
- Aplicaciones lineales y continuas
- Datos funcionales
- Lenguaje R
- Descargar una base de datos
- Abrir bases de datos desde formato SPSS
- Splines
- Conceptos básicos
- Espacios Lp
- Espacios de Banach
- Teoremas de Hann-Banach
- Teorema de la función abierta
- Teorema de la gráfica cerrada
- Conceptos básicos
- Espacios con producto interno
- Teorema de representación de Riesz
- Involución
- Operadores lineales acotados
- - Funcionales
- - Operadores de rango finito
- - Operadores adjuntos
- - Operadores autoadjuntos
- - Operadores compactos
- Teorema espectral
- ¿Qué es la regresión?
- Representación de Datos Funcionales en Bases
- - Operaciones:
- - Diferenciación
- Regresión
- Tratamiento de las covariables
- Terminología utilizada
- Ejercicios resueltos de espacios normados
- Ejercicios resueltos de operadores lineales
metodología
Campus virtual
Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.
Materiales didácticos
Apoyo al alumno durante su formación.
Material Adicional
Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.
Centro de atención al estudiante (CAE)
Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.
INESEM emplea
Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.
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* Becas no acumulables entre sí.
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es
* Becas no aplicables a formación programada.
titulación
Titulación Universitaria en Máster en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS
![Logo MANI - Nebrija INESEM]( "Logo MANI - Nebrija INESEM")
Titulación:
claustro
Claustro de profesores:
Francisco Antonio Navarro Matarín
Técnico Superior en PRL y Director de Seguridad habilitado por el Ministerio del Interior. Máster en Dirección y Gestión de Proyectos. Cuenta con una dilatada experiencia profesional en el sector de la Seguridad y Salud Laboral y en Sistemas de Gestión Empresarial (Calidad, PRL, Medioambiente, RSC, Seguridad Privada). En los últimos ocho años está centrado en la formación y capacitación de profesionales en el ámbito empresarial.
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María Inmaculada González Segovia
Licenciada en Administración y Dirección de Empresas y en Derecho por la Universidad de Granada. Máster en Gestión Empresarial de la I+D+i y en Derecho de Familia. Con más de 10 años de experiencia en la dirección, gestión y control de empresas. Experta en desarrollo de negocio y procesos de innovación. Cuenta con experiencia en el área educativa, impartiendo formación en Cámaras de Comercio y centros de formación profesional. Actualmente trasmite sus conocimientos en el área de Gestión Empresarial en INESEM.
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Daniel Rodriguez
Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas, analista programador de aplicaciones web usando la plataforma de desarrollo ASP.NET con C# así también como desarrollo de aplicaciones usando PHP. Experto en bases de datos SQL Server y MySql y conexión con aplicaciónes web mediante ORM como NHibernate y Entity Framework además del uso de ADO.net. Actualmente jefe de proyecto en Innoforma Elearning Technologies.
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Rafael Marín
Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la UGR. Cuenta con más de 5 años de experiencia y vocación en el ámbito de las tecnologías TIC y la programación de aplicaciones informáticas. Especializado en data science, big data y business intelligence y apasionado por la Inteligencia Artificial.
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5 RAZONES
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RAZÓN
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