1. ANALISIS de DATOS y REPRESENTACIÓN. Introducción al curso,
2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA LA EXPLORACIÓN DE DATOS
2.1. Tipos de datos
2.2. Análisis de datos univariantes
2.2.1.Distribuciones de frecuencias
2.2.2. Representaciones gráficas: Diagrama de barras, diagrama de Pareto, diagrama de sectores, diagrama de puntos, histograma, gráfico radial
2.2.3.Estadísticos descriptivos de tendencia central
2.2.4.Estadísticos descriptivos de posición
2.2.5.Estadísticos descriptivos de dispersión
2.2.6.Otros estadísticos descriptivos
2.2.7.Diagrama Box-Whisker
2.3. Análisis de datos multivariados
2.3.1.Distribuciones de frecuencias multivariantes
2.3.2.Diagramas bivariantes
2.3.3.Covarianza y correlación
2.3.4.Matriz de varianzas covarianzas
2.3.5.Diagrama Box-Whisker múltiple
3. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD
3.1. Introducción
3.2. Experimentos y espacios muestrales
3.3. Sucesos
3.4. Definición de probabilidad y propiedades
3.5. Probabilidad condicional
3.6. Particiones, probabilidad total y teorema de Bayes
4. VARIABLES ALEATORIAS UNIDIMENSIONALES
4.1. Introducción
4.2. Variables aleatorias discretas
4.3. Variables aleatorias continuas
4.4. Distribuciones discretas
4.4.1.Distribución de Bernouilli
4.4.2.Distribución binomial
4.4.3.Distribución binomial negativa
4.4.4.Distribución multinomial
4.4.5.Distribución hipergeométrica
4.4.6.Distribución de Poisson
4.5. Distribuciones continuas
4.5.1.Distribución uniforme
4.5.2.Distribución exponencial
4.5.3.Distribución Weibull
4.5.4.Distribución gamma y Distribución normal
5. MUESTRAS ALEATORIAS Y DISTRIBUCIONES DE MUESTREO
5.1. Muestra y población
5.2. Muestreo aleatorio simple
5.3. Distribuciones de muestreo
5.4. Distribución χ2 de Pearson
5.5. Distribución t-student
5.6. Distribución F-Snedecor
6. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
6.1. Introducción
6.2. Estimación puntual
6.2.1.Propiedades de los estimadores
6.2.2.Principales estimadores
6.3. Estimación por intervalos de confianza
6.3.1.Conceptos básicos
6.3.2.Intervalos de confianza para la media de poblaciones normales
6.3.3.Intervalos de confianza para la varianza de poblaciones normales
6.3.4.Intervalos de confianza para la proporción
6.3.5.Otros intervalos de confianza
7. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
7.1. Introducción
7.1.1.Hipótesis estadísticas
7.1.2.Errores de tipo I y tipo II
7.1.3.Hipótesis unilaterales y bilaterales
7.2. Contrates de hipótesis sobre la media
7.3. Contrates de hipótesis sobre la igualdad de dos medias
7.4. Contrates de hipótesis sobre la varianza
7.5. Contrates para la igualdad de dos varianzas
7.6. Contrates de hipótesis sobre una proporción
7.7. Contrates de hipótesis sobre dos proporciones
7.8. Contraste de bondad de ajuste
7.9. Contrastes de tablas de contingencia
8. DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS DE UN SOLO FACTOR: EL ANÁLISIS DE VARIANZA
8.1. Introducción
8.2. Experimento de un solo factor completamente aleatorio
8.3. Análisis de varianza
8.3.1.Estimación de los parámetros del modelo
8.3.2.Análisis de los residuos y validación del modelo
8.3.3.Diseño desbalanceado
9. DISEÑO DE EXPERIMENTOS CON VARIOS FACTORES
9.1. Experimentos factoriales
9.2. Experimentos factoriales de dos factores
9.2.1.Análisis estadístico del modelo de efectos fijos
9.2.2.Verificación del modelo
9.2.3.Modelo de efectos aleatorios
9.2.4. Modelo mixto
9.2.5.
10. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN
10.1. Introducción
10.2. Correlación
10.3. Modelo de regresión lineal simple
10.4. Medida de adecuación del modelo de regresión
10.4.1. Análisis de los residuos
10.4.2. Prueba de la falta de ajuste
10.4.3. Coeficiente de determinación
11. MODELOS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
11.1. Modelo de regresión lineal múltiple
11.2. Medida de adecuación del modelo de regresión
11.2.1. Análisis de los residuos
11.2.2. Prueba de la falta de ajuste
11.2.3. Coeficiente de determinación múltiple
11.3. Regresión polinomial
12. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
12.1. Introducción
12.2. Prueba del signo
12.3. Prueba de Wilcoxon de la suma de rango
12.4. Métodos no paramétricos en el análisis de la varianza
13. ANÁLISIS UNIVARIANTE DE SERIES TEMPORALES
13.1. Introducción
13.2. Series temporales y procesos estocásticos
13.2.1. Concepto de proceso estocástico
13.2.2. Proceso ruido blanco
13.2.3. Procesos integrados
13.3. Procesos autorregresivos
13.4. Procesos de media móvil
13.5. Procesos ARMA
13.6. Procesos no estacionarios
13.6.1. Paseo aleatorio
13.6.2. Alisado exponencial simple
13.6.3. Procesos ARIMA
14. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS: CONCEPTOS FUNDAMENTALES Y TÉCNICAS DE
REPRESENTACIÓN
14.1. Diseño de gráficos: principios de diseño gráfico y elección de tipos de gráficos
14.2. Gráficos estáticos: barras, líneas, áreas, puntos y mapas temáticos
14.3. Gráficos interactivos: dashboards, widgets y mapas interactivos
14.4. Herramientas de visualización de datos: introducción a herramientas como Tableau, Power
BI y D3.js
14.5. Visualización de datos en grandes conjuntos de datos: técnicas de muestreo y agregación
14.6. Visualización de datos en 3D y realidad virtual: técnicas y herramientas para la visualización
de datos en 3D
14.7. Visualización de datos en medios digitales: técnicas para la visualización de datos en redes
sociales, periódicos y páginas web
