ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México

Diplomado en Estadística Aplicada

ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México

Diplomado
Escolarizada
  • Álvaro Obregón (Distrito Federal)
73.500 $

Diplomado en Estadística Aplicada

Descripción

Diplomado en Estadística Aplicada.


Datos básicos

Coordinador:  DR. JOSE RUBEN HERNANDEZ CID (Ver currículo)

Área:  Estadística y Matemáticas

Fechas:  20 de septiembre del 2016 al 3 de agosto del 2017

Costo de inscripción:  6950 PESOS M.N.  
Costo por módulo: 
10500 PESOS M.N.

Horario:  Martes de 19:00 a 22:00 h.
Jueves de 19:00 a 22:00 h.



Módulos:  7

Horas:  231

Notas:  REQUIERE EXAMEN DE ADMISIÓN


Objetivo General:

Brindar al alumno los conocimientos y las habilidades que le permitan contar con un  panorama tanto teórico como de aplicación de los principales métodos estadísticos. Se  hace énfasis en la revisión crítica de los supuestos teóricos y en el señalamiento de  los alcances y los límites de las conclusiones obtenidas en un análisis estadístico.  Finalmente, se subraya la necesidad de reconocer a la estadística como parte de la  actividad de grupos de investigación interdisciplinarios.

Módulo 1.

CONCEPTOS BÁSICOS DE LA INFERENCIA Y DEL CÓMPUTO ESTADÍSTICO.

Objetivo:

Exponer los elementos básicos de la teoría estadística, así como los conocimientos  necesarios para la utilización de un paquete de cómputo estadístico.

Temario:

Introducción. La noción de incertidumbre. Modelos aleatorios. Variables aleatorias,  funciones de densidad y de distribución
Funciones generadoras de momentos. Transformaciones de variables. Teorema  central del límite
Distribuciones de muestreo. Caso normal. Caso de grandes muestras
Funciones ?2, F, t de Student
El problema de la estimación de parámetros. Métodos de estimación
Intervalos de confianza
Contraste de hipótesis
Cómputo estadístico. Conceptos generales
Manejo de archivos y comandos principales en un paquete estándar de cómputo
Ejemplos prácticos.

Módulo 2.

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA Y TRATAMIENTO DE DATOS NOMINALES.

Objetivo:

Proporcionar la metodología estadística para el tratamiento de datos para los cuales  no es posible sostener los supuestos requeridos en la estadística paramétrica. Se hace  énfasis en las aplicaciones que involucran variables nominales y ordinales.

Temario:

Introducción. Estadística paramétrica y no paramétrica
Pruebas de dos muestras independientes involucrando variables de respuesta  dicotómicas
Pruebas de una muestra o de dos muestras relacionadas
Pruebas de varias muestras independientes donde la variable respuesta es ordinal o  nominal
Pruebas de varias muestras relacionadas donde la variable explicativa es nominal
Pruebas de varias muestras relacionadas donde la variable explicativa es ordinal
Pruebas de independencia para varias variables categóricas
Medidas de asociación, razón de nomios
Modulación de la estructura de asociación entre variables nominales
Uso de paquetes de cómputo para estadística no paramétrica.

Módulo 3.

MUESTREO.

Objetivo
:

Presentar al alumno los métodos y aplicaciones del muestreo probabilístico para que  sea capaz de diseñar muestras eficientes y económicas.

Temario:

Introducción. Definición de conceptos elementales
Muestreo aleatorio simple
Muestreo estratificado. Estimación y tamaños de muestra
Muestreo estratificado. Diferentes tipos de asignación
Muestreo de conglomerados. Estimación y selección
Muestreo de conglomerados. Conglomerados desiguales. Submuestreo
Encuestas complejas
Efectos del diseño
Diseño de cuestionarios
Aplicaciones. Cálculo de tamaños de muestra

Módulo 4.

ESTADÍSTICA BAYESIANA.

Objetivo:

Presentar los fundamentos del enfoque bayesiano de la estadística. En particular, los  problemas de inferencia se plantean como problemas de decisión. Se introduce la  noción de probabilidad subjetiva y se establece el principio de utilidad esperada  máxima.

Temario:

Introducción
Estructura de un problema de decisión
Procesos de inferencia como problemas de decisión
Tratamiento axiomático del problema de decisión
Principio de utilidad esperada máxima
Información inicial
Teorema de Bayes
Estimación bayesiana puntual y por regiones
Contraste bayesiano de hipótesis
Ejemplos ilustrativos.

Módulo 5.

MODELOS LINEALES.

Objetivo:

Proporcionar los conceptos teóricos y prácticos necesarios para analizar relaciones  lineales entre varias variables, haciendo énfasis en la justificación de los supuestos de  los modelos.

Temario:

Introducción. Modelo lineal simple
El problema de estimación. Pruebas de hipótesis. Análisis de residuales
Análisis de regresión múltiple. Enfoque matricial
Inferencia estadística asociada a los modelos lineales
Análisis de los supuestos del modelo. Análisis de residuales
Autocorrelación, multicolinealidad, heteroscedasticidad
Análisis de la varianza
Selección de modelos. Métodos Forward y Backward
Método Stepwise
Uso de paquetes de cómputo para modelos lineales. Solución de problemas reales.

Módulo 6.

ANÁLISIS MULTIVARIADO.

Objetivo:

Proporcionar a los asistentes los aspectos básicos de la teoría y de la aplicación con  computadora de las principales técnicas del análisis estadístico de varias variables.

Temario:

Introducción
Estadística multivariada descriptiva
Análisis en componentes principales
La distribución normal multivariada. Inferencia estadística
Análisis de cúmulos
Escalamiento multidimensional
Análisis de factores
Análisis de varias variables categóricas
Uso de paquetes de cómputo en el análisis multivariado
Solución de problemas prácticos.

Módulo 7.

APLICACIONES DEL ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO.

Objetivo:

Proveer al estudiante de la metodología del análisis de series de tiempo que le  permitan construir modelos ARIMA con la ayuda de cómputo estadístico.

Temario:

Introducción y conceptos básicos
Modelos de series de tiempo
Ecuaciones en diferencia
Modelos ARIMA
Identificación de modelos ARIMA
Estimación de parámetros en modelos ARIMA
Verificación del diagnóstico
Aplicaciones
Funciones dinámicas de intervención
Aplicaciones.

Coordinador Académico:

Dr. Rubén Hernández Cid.

Doctor en Matemáticas Aplicadas en las Ciencias Sociales por la Universidad de  Grenoble, Francia. Profesor de tiempo completo del Departamento de Estadística del  ITAM desde 1990. Experiencia docente en la UNAM, El Colegio de México, Flacso,  Colegio de la Frontera Norte. Miembro del Comité Técnico del Padrón Electoral del IFE  en 1994, 1997, 2000 y 2003, así como del Comité Técnico del Conteo Rápido de las  elecciones federales de 2000, 2003 y 2006. Colaborador en diversas encuestas de  investigación social y de mercados. Temas de investigación: análisis multivariado de  datos categóricos y su aplicación en las ciencias sociales.

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Precio

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