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Descripción de la Actividad de Formación Continua:
- Nombre del curso: Ciencia de datos: Modelización estadística avanzada
- Tipo: Perfeccionamiento
- Duración en horas: 40
- Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
- Rama de conocimiento: Ciencias
- Nombre de la directora: Lidia Ortiz Henarejos
- Nombre de la administrativa: María Teresa Tormo Muñoz
- Teléfono de contacto: 966 658 572
- Correo electrónico de contacto:
- Modalidad: A distancia
- Porcentaje sobre el total de horas de la Actividad de Formación Continua: 50% Tutorización virtual – 50% Elaboración material docente virtual – 0% Presencialidad
- Lugar de impartición: Instituto Centro de Investigación Operativa
- Plataforma educativa: Adobe Connect y http://cio.umh.es
- Fechas de inicio y fin de impartición: Del 06/02/2020 al 31/03/2020
- Número mínimo de estudiantes: 20
Información general:
Esta materia proporciona los conocimientos y capacidades básicas para afrontar los problemas de modelización estadística, que busca explicar el comportamiento de una magnitud cuantitativa o cualitativa, denominada variable respuesta, en función de un conjunto de magnitudes cuantitativas o cualitativas, denominada variables predictoras. El establecimiento de estos modelos, junto con su validación, nos permite establecer patrones de comportamiento en las posibles respuestas con respecto a las predictoras.
Objetivos generales:
El curso se compone de 40 horas de carácter no presencial y la materia se estructura en los temas siguientes:
- Introducción a la modelización estadística
- Modelos Lineales
- Modelos de suavizado con respuesta normal
- Modelos mixtos lineales
Los objetivos de este curso son:
- Aplicar los fundamentos matemáticos básicos para el estudio y modelización de bases de datos.
- Realizar análisis previos descriptivos para conocer la naturaleza de las posibles relaciones entre la variable respuesta y las posibles predictoras.
- Conocer los diferentes tipos de modelos básicos que se pueden utilizar en el análisis de bases de datos.
- Plantear diferentes tipos de modelos estadísticos en función de la naturaleza del diseño experimental y de la naturaleza de las variables predictoras.
- Plantear soluciones a modelos cuya validez estadística esté comprometida.
- Establecer las herramientas de predicción de la respuesta necesarias en función de los modelos obtenidos.
Programación temporal:
Comienzo de curso: 06/02/2020 – De 16:00h a 18:00h: Presentación del curso mediante la plataforma Adobe Connect. En esta sesión se concretarán las sesiones que se van a realizar durante el curso, también se especificarán los materiales a utilizar y la forma de entrega de los ejercicios propuestos.
A lo largo del curso se dispondrá de material y de vídeos colgados en un blog que el matriculado debe ir trabajando mediante ejercicios propuestos por el profesor. Se realizarán diversas sesiones a través de la plataforma Adobe Connect para interactuar con los alumnos. El profesor responderá a las cuestiones o preguntas de los alumnos a través de Hangouts, plataforma Adobe Connect y correo electrónico.
Finalización de curso: 31/03/2020.
Acceso y admisión:
Se considera necesario que el estudiante disponga de conocimiento previos sobre:
- El programa R y su entorno de trabajo RStudio.
- La instalación de librerías y su uso en el programa R.
- Análisis estadísticos descriptivos, tanto numéricos como gráficos, para el estudio inicial de bancos de datos.
- Procedimientos de inferencia estadística básicos (intervalos de confianza y contrastes de hipótesis).
- Distribuciones de probabilidad (Binomial, Poisson, Normal, t-Student, Ji-cuadrado, y F de Snedecor).
Sistema de evaluación y fecha de evaluación:
Evaluación continua mediante la entrega de trabajos prácticos. 31/03/2020 entrega trabajos prácticos y evaluación.
Precio matrícula:
- Ordinaria: 204,80€
- PAS UMH: 154,80€
- PDI UMH: 154,80€
- Alumni UMH: 154,80€
- Estudiantes UMH: 154,80€
Envíanos tu consulta y nos podremos en contacto contigo:
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