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Precio
2195€
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  • Presentación
  • Temario
  • Metodología
  • Titulación

Descripción

¿Quién puede acceder al master?

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.

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.

Salidas Profesionales

Una vez completado de forma satisfactoria el programa de estudios de este máster universitario, el alumnado habrá adquitido 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

PARTE 1. MODELOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

MÓDULO 1. PROBABILIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

  1. Experimento aleatorio
  2. Espacio muestral
  3. Suceso
  4. Intersección de sucesos
  5. Probabilidad clásica
  6. Probabilidad condicional
  7. Ley de probabilidad total
  8. Teorema de Bayes
  9. Variables aleatorias
  10. Desigualdad de Chebyschev
  11. Distribución normal

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DISCRETOS

  1. Modelos discretos
  2. Distribución dicotómica (Bernoulli)
  3. Distribución binomial
  4. Distribución hipergeométrica
  5. Modelo de poisson

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS CONTINUOS

  1. Distribución continua
  2. Distribución uniforme
  3. Distribución exponencial
  4. Distribución normal

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE MODELOS

  1. Aproximación de una Binomial por una Poisson
  2. Aproximación de una Binomial por una Normal
  3. Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
  4. Corrección por continuidad

MÓDULO 2. REGRESIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. REGRESIÓN LINEAL

  1. Regresión lineal
  2. Coeficiente de Pearson
  3. Coeficiente de Spearman
  4. Coeficiente Tau de Kendall
  5. Correlación Jackknife

UNIDAD DIDÁCTICA 2. REGRESIÓN LOGÍSTICA

  1. La regresión logística
  2. Dónde y cuándo aplicarla
  3. Cómo interpretarla
  4. Precauciones

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA

  1. Análisis de supervivencia
  2. Conceptos básicos
  3. Supervivencia y riesgo
  4. Metodología estadística
  5. Regresión de Cox
  6. Método de Kaplan-Meier

PARTE 2. PROGRAMACIÓN LINEAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL. TEOREMA FUNDAMENTAL

  1. Introducción
    1. - Historia de la programación lineal
    2. - Métodos de solución
  2. Teorema fundamental
    1. - Enunciado
    2. - Demostración
  3. Implicaciones del teorema fundamental
  4. Ejemplos de aplicación
    1. - Pasos para resolver un problema de programación lineal

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS

  1. Modelización
    1. - Modelo de transporte
    2. - Modelo de asignación
    3. - Modelo de ordenación de tareas
    4. - Modelo de la mochila
  2. Algoritmo de Ford-Fulkerson
  3. Caminos hamiltonianos de coste mínimo
  4. Algoritmo de Kruskal
  5. PERT-CPM

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN PROGRAMACIÓN LINEAL

  1. Introducción
  2. Método de representación gráfica
  3. Método simplex
  4. Método de las dos fases
  5. Método de la M grande
  6. Método Lemke
  7. Cambios de variable

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

  1. Introducción
    1. - Teoría
  2. Costes relativos o sombra
  3. Las variables de holgura
  4. Inclusión de variables
  5. Añadir nuevas restricciones

UNIDAD DIDÁCTICA 5. DUABILIDAD

  1. Introducción
  2. Teoría sobre dualidad
    1. - El problema dual
    2. - El problema primal
    3. - La función objetivo
    4. - Teorema fundamental de la dualidad
  3. Interpretación económica de las variables duales
  4. Algoritmo del simplex dual

UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUNDAMENTOS DEL MÉTODO SIMPLEX

  1. Introducción
    1. - Conceptos básicos
  2. Regla de entrada
  3. Regla de salida
  4. Criterio de optimalidad
  5. Soluciones a problemas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROGRAMACIÓN ENTERA. FUNDAMENTOS

  1. Introducción
  2. Dividir un problema
  3. Métodos de resolución de problemas de programación entera
    1. - Métodos de planos de corte
    2. - Métodos enumerativos
    3. - Métodos heurísticos
  4. Branch and Bound
    1. - Ejemplo
  5. Optimalidad y relajación

PARTE 3. ESTADÍSTICA ESPACIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA ESPACIAL Y DATOS ESPACIALES

  1. ¿Qué es la estadística?
    1. - Tipos de estadística
  2. Estadística espacial
    1. - Datos espaciales
    2. - Infraestructura de Datos Espaciales (IDE)
    3. - Parámetros estadísticos
  3. Estadísticas sobre líneas
  4. Autocorrelación espacial
  5. Variograma

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS LINEALES Y ALGORITMO DE GIBBS SAMPLING

  1. ¿Qué son los modelos lineales?
    1. - Componentes de un modelo generalizado lineal
  2. Modelo de regresión lineal
  3. Modelo de análisis de varianza
  4. Algoritmo de Gibbs Sampling

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CORRELACIÓN ESPACIAL MUESTRAL, MODELOS TEÓRICOS DEL SEMIVARIOGRAMA Y MÉTODO KRIGING

  1. Introducción
  2. Correlación lineal y regresión lineal
    1. - Correlación lineal
  3. Correlación espacial
    1. - Índices de correlación espacial
  4. Variograma
    1. - Semivariograma
    2. - Variables regionalizadas
  5. Método Kriging

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES (AEDE)

  1. Introducción
  2. Análisis exploratorio de datos espaciales
  3. Métodos gráficos
  4. Conclusiones

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE PATRONES DE LOCALIZACIÓN DE PUNTOS

  1. ¿Qué es un patrón?
  2. Modelo de distribución espacial
  3. Patrones espaciales
    1. - Análisis de patrones espaciales
  4. Medidas centrográficas
  5. Patrones de puntos
    1. - Cuadrantes
    2. - Vecino más cercano
    3. - Función K de Ripley

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

  1. Introducción
  2. Concepto de función de distribución
  3. Concepto de función de probabilidad
  4. Distribuciones más utilizadas en estadística
  5. Teorema central del límite
    1. - Ejemplo del teorema central del límite

PARTE 4. TÉCNICAS PARA EL DISEÑO DE LAS ENCUESTAS Y EL MUESTREO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL

  1. Introducción
  2. Metodología de investigación
    1. - Metodología
    2. - Método científico
  3. Métodos o tácticas
    1. - Experimental
    2. - Correlacional
    3. - Observacional
  4. Técnicas
  5. Elección del método y las técnicas
    1. - Criterios de selección del método y las técnicas
  6. Las técnicas en sí mismas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA ENCUESTA COMO TÉCNICA DE INVESTIGACIÓN SOCIAL

  1. Introducción
  2. Historia de las encuestas en la investigación social
    1. - La aritmética política
    2. - La estadística moral
    3. - El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales
    4. - Marx y Weber
    5. - El estudio de las actitudes
    6. - Las votaciones particulares
    7. - Gallup, Roper y Crossley
  3. ¿Qué son las encuestas?
    1. - La encuesta y las técnicas de investigación
    2. - La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
    3. - Propuesta de una definición de encuesta
  4. Tipos de encuesta
    1. - La encuesta personal
    2. - La encuesta de correo
    3. - La encuesta telefónica
    4. - Otros tipos de encuesta
    5. - La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e inconvenientes
  5. El proceso general de investigación mediante encuestas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN DE MUESTRAS

  1. Abordaje directo de la población
  2. Solución: encuestar sólo a una muestra
    1. - A la búsqueda de una solución
    2. - Representatividad de las muestras
    3. - Fases en la obtención de una muestra
  3. Acerca del tamaño de la muestra
    1. - Importancia del concepto
    2. - Algunos consejos
    3. - Expresiones de cálculo
  4. Muestras no aleatorias
  5. Muestreo aleatorio
    1. - Muestreo aleatorio simple
    2. - Muestreo sistemático con arranque aleatorio
    3. - Muestreo estratificado
    4. - Muestreo de conglomerados
    5. - Variantes
    6. - ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
  6. Errores de muestreo
    1. - El error muestral y sus expresiones asociadas
    2. - El error muestral y la estimación
    3. - Riesgo en la estimación
    4. - Un ejemplo concreto
  7. Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
    1. - Ponderación
    2. - Varianzas
    3. - Modelos de muestreo en el software al uso
  8. Problemas prácticos
    1. - Problemas con la base de datos
    2. - Problemas con la ausencia de respuesta
    3. - Los encuestadores
  9. Software para el muestreo: SOTAM

UNIDAD DIDÁCTICA 4. SELECCIÓN DEL ENCUESTADO

  1. Introducción
  2. Encuestas por correo
  3. Encuestas por teléfono
  4. Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
  5. Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
    1. - Construcción de la ruta aleatoria
    2. - Selección del encuestado en la vivienda

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ELABORACIÓN DEL CUESTIONARIO

  1. Introducción
  2. ¿Qué es un cuestionario?
  3. ¿Por qué utilizar un cuestionario?
  4. Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
    1. - Las variables son constructos
  5. Pasos para la elaboración del cuestionario
  6. El objetivo del cuestionario
    1. - El contexto de la encuesta
    2. - Los recursos disponibles
  7. El diseño del cuestionario
  8. Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
    1. - Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
    2. - Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
    3. - Preguntas llave o filtro
  9. Medición de estados subjetivos
    1. - Tests de ordenación
    2. - Tests tipo Likert
  10. Revisión de las preguntas
    1. - Procedimientos subjetivos
    2. - Procedimientos empíricos
  11. Preguntas demográficas
  12. Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario

UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA ENTREVISTA

  1. Introducción
  2. La selección de entrevistadores
  3. El entrenamiento de los entrevistadores
    1. - Entrenamiento genera]
    2. - Entrenamiento específico
    3. - Materiales y procedimientos de entrenamiento
  4. Acceso al campo
  5. La entrevista en sí
    1. - Concepto y tipos de entrevista
    2. - La realización de la entrevista
    3. - La revisión de !a entrevista
    4. - Supervisión y control
    5. - Feed-back
  6. Guía de la entrevista

UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRABAJO DE CAMPO

  1. El trabajo de campo
    1. - Selección y formación de encuestadores
    2. - Coordinación, seguimiento y control del trabajo de campo
  2. Material para realizar el trabajo de campo
    1. - Manual o normas para encuestadores
    2. - Cuestionario
    3. - Carne o acreditación como encuestador
    4. - Tarjeta de agradecimiento y/o de la empresa
    5. - Hoja de resultados o incidencias
    6. - Ficha de campo
    7. - Punto de inicio de ruta
    8. - Teléfono de contacto
    9. - Cuaderno de notas

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO DE DATOS

  1. Introducción
  2. Tratamiento de dalos
    1. - Términos comunes
    2. - Codificación de datos
    3. - Formato de los dalos
    4. - Escritura de los datos
    5. - Errores en los datos
  3. Análisis estadístico de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL INFORME DE INVESTIGACIÓN

  1. Introducción
  2. Aprendiendo de los informes publicados
  3. Cuestiones y consideraciones generales
    1. - Cuestiones previas
    2. - Tipos de informes
    3. - Consideraciones generales
  4. El informe técnico y su presentación
    1. - Estructura del informe
    2. - Elementos de un informe
    3. - Presentación de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 10. LA CALIDAD DE LA ENCUESTA

  1. Introducción
  2. Errores asociados al muestreo
    1. - La no respuesta
  3. Errores asociados con el cuestionario
    1. - Necesidad de hacer estudios piloto
  4. Errores asociados con la entrevista
    1. - Errores asociados a los encuestadores
    2. - La importancia en la supervisión
    3. - Repaso a la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
  5. Errores asociados con el tratamiento de datos
    1. - Errores en la codificación de datos
    2. - Errores asociados al registro o grabación de los datos
    3. - Errores en la preparación de los datos para el análisis
    4. - Imputación de dalos a las respuestas perdidas y a las no respuestas

PARTE 5. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD

  1. Introducción al control de la calidad.
  2. Conceptos básicos de calidad
  3. Estadística descriptiva
  4. Interpretación de los gráficos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

  1. Conceptos de estadística
  2. Elementos básicos de probabilidad
  3. Experimentos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTROL POR VARIABLES Y ATRIBUTOS

  1. Variables y atributos
  2. Variables aleatorias discretas
    1. - Distribución uniforme discreta
    2. - Distribución de Bernouilli
    3. - Distribución Binomial
    4. - Distribución de Poisson
  3. Variables aleatorias continuas
    1. - Distribución Uniforme Continua
    2. - Distribución Normal
    3. - Distribución Normal Tipificada o Estandarizada
    4. - Distribución Chi-Cuadrado de Pearson
    5. - Distribución t- Student
    6. - Distribución F-Snedecor

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MUESTREO

  1. Muestreo
  2. Técnicas de selección del muestreo
  3. Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico

UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
    1. - Hipótesis en contrastes paramétricos
    2. - Estadístico de contraste
    3. - Potencia de un contraste
    4. - Propiedades del contraste
  4. Tipologías de error
  5. Contrastes no paramétricos
    1. - Chi-cuadrado

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEORÍA DE VIABILIDAD

  1. Viabilidad
  2. Técnicas de viabilidad
  3. Pasos para un análisis de viabilidad
  4. Tipos de viabilidad

PARTE 6. DATOS FUNCIONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS FUNCIONAL DE DATOS

  1. ¿Qué es el Análisis Funcional?
    1. - Historia
    2. - Cálculo vectorial
  2. Espacios vectoriales
  3. Espacios normados
  4. Aplicaciones lineales y continuas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS PARA EXPLORAR DATOS FUNCIONALES

  1. Datos funcionales
  2. Lenguaje R
  3. Descargar una base de datos
  4. Abrir bases de datos desde formato SPSS
  5. Splines

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESPACIOS DE BANACH

  1. Conceptos básicos
  2. Espacios Lp
  3. Espacios de Banach
  4. Teoremas de Hann-Banach
  5. Teorema de la función abierta
  6. Teorema de la gráfica cerrada

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESPACIOS DE HILBERT

  1. Conceptos básicos
  2. Espacios con producto interno
  3. Teorema de representación de Riesz
  4. Involución
  5. Operadores lineales acotados
    1. - Funcionales
    2. - Operadores de rango finito
    3. - Operadores adjuntos
    4. - Operadores autoadjuntos
    5. - Operadores compactos
  6. Teorema espectral

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN PARA DATOS FUNCIONALES

  1. ¿Qué es la regresión?
  2. Representación de Datos Funcionales en Bases
    1. - Operaciones:
    2. - Diferenciación
  3. Regresión
  4. Tratamiento de las covariables

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS PRÁCTICOS DE ANÁLISIS FUNCIONALES DE DATOS

  1. Terminología utilizada
  2. Ejercicios resueltos de espacios normados
  3. Ejercicios resueltos de operadores lineales

PARTE 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Doble Titulación: - Titulación Universitaria en Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS - Titulación de Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
Logo MANI - Nebrija INESEM

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