Programa del Curso

Descripción de datos bivariados

  • Introducción a los datos bivariados
  • Valores de la correlación de Pearson
  • Simulación de correlaciones de adivinación
  • Propiedades de la r de Pearson
  • Cálculo de la r de Pearson
  • Demostración de restricción de alcance
  • Ley de la Suma de Varianzas II
  • Ejercicios

Probability

  • Introducción
  • Conceptos básicos
  • Demostración de probabilidad condicional
  • Simulación de falacia de jugadores
  • Demostración de cumpleaños
  • Distribución binomial
  • Demostración binomial
  • Tarifas base
  • Demostración del teorema de Bayes
  • Demostración del problema de Monty Hall
  • Ejercicios

Distribuciones normales

  • Introducción
  • Historia
  • Áreas de distribuciones normales
  • Demostración de Variedades de Distribución Normal
  • Estándar Normal
  • Aproximación normal al binomio
  • Demostración de aproximación normal
  • Ejercicios

Distribuciones de muestreo

  • Introducción
  • Demostración básica
  • Demostración del tamaño de la muestra
  • Demostración del Teorema del Límite Central
  • Distribución muestral de la media
  • Distribución muestral de la diferencia entre medias
  • Distribución muestral de la r de Pearson
  • Distribución muestral de una proporción
  • Ejercicios

Estimación

  • Introducción
  • Grados de libertad
  • Características de los estimadores
  • Simulación de sesgo y variabilidad
  • Intervalos de confianza
  • Ejercicios

Lógica de la prueba de hipótesis

  • Introducción
  • Pruebas de significación
  • Errores de Tipo I y Tipo II
  • Pruebas de una y dos colas
  • Interpretación de resultados significativos
  • Interpretación de resultados no significativos
  • Pasos en la prueba de hipótesis
  • Pruebas de significación e intervalos de confianza
  • Conceptos erróneos
  • Ejercicios

Medios de prueba

  • Media única
  • t Demostración de distribución
  • Diferencia entre dos medias (grupos independientes)
  • Simulación de robustez
  • Todas las comparaciones por pares entre medias
  • Comparaciones específicas
  • Diferencia entre dos medias (pares correlacionados)
  • Simulación t correlacionada
  • Comparaciones específicas (observaciones correlacionadas)
  • Comparaciones por pares (observaciones correlacionadas)
  • Ejercicios

Poder

  • Introducción
  • Factores que afectan el poder
  • ¿Por qué es importante la potencia?
  • Ejercicios

Predicción

  • Introducción a la regresión lineal simple
  • Demostración de ajuste lineal
  • Partición de sumas de cuadrados
  • Error estándar de la estimación
  • Demostración de la línea de predicción
  • Inferencial Statistics para b y r
  • Ejercicios

ANOVA

  • Introducción
  • Diseños ANOVA
  • ANOVA de un factor (entre sujetos)
  • Demostración unidireccional
  • ANOVA multifactorial (entre sujetos)
  • Tamaños de muestra desiguales
  • Pruebas que complementan el ANOVA
  • ANOVA dentro de los sujetos
  • Demostración del poder de los diseños dentro de los sujetos
  • Ejercicios

Cuadrado Chi

  • Distribución de Chi Square
  • Mesas unidireccionales
  • Demostración de distribuciones de prueba
  • Tablas de contingencia
  • Simulación de mesa 2 x 2
  • Ejercicios

Requerimientos

Los delegados deben haber completado Statistics el curso de Nivel 1 o tener experiencia laboral equivalente.

  28 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (1)

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