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Descripción de la Actividad de Formación Continua:

 

 

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. 

 

Inscríbete

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€

 


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