Curso

MODELOS ESTADÍSTICOS AVANZADOS PARA LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

  • Desde: 6/10/25
  • Hasta: 10/10/25
  • Campus de Valencia
  • Idioma: Castellano
  • Semipresencial

Preinscripción desde el 21/7/25

Promovido por:
Dpto. de Ingeniería Rural y Agroalimentaria

Responsable de la actividad:
Borja Velazquez Marti


Inscripción

Modalidad

Presencial Online Emisión en directo

30 horas


10 horas


0 horas

Horario

Mañana
Lunes 6 de octubre de 2025: 8:30 - 14:30 h
Martes 7 de octubre de 2025: 8:30 - 14:30 h
Miércoles 8 de octubre de 2025: 8:30 - 14:30 h
Jueves 9 de octubre de 2025 8:30 - 14:30 h
Viernes 10 de octubre de 2025: 8:30 - 14:30 h

Lugar de impartición
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural Aula de Ingeniería Rural (Edificio V.3H)
Certificación

Aprovechamiento

Modalidad

SEMIPRESENCIAL

Curso

2025-2026

ECTS

4

Campus

Valencia

30 h

Presenciales

10 h

Online

Precio Colectivo
200 € Público en general 
200,00 € - Público en general

Objetivos

Al terminar el curso el alumno será capaz de
- Realizar el tratamiento de los datos de sus investigaciones, dándoles un formato que les permita sacar conclusiones para realizar sus artículos científicos
- Seleccionar el mejor método de análisis en cada caso particular, además de establecer modelos que le permitan a otros investigadores entender las conclusiones a las cuales se arribó
- Evaluar la relación entre variables discretas
- Analizar el efecto de factores sobre variables continuas
- Desarrollar modelos de regresión múltiple entre variables continuas
- Analizar relaciones en procesos con variables múltiples a través de análisis de componentes principales
- Aplicar modelos para investigación de procesos estocásticos
- Aplicar clasificaciones a través de redes neuronales

Acción formativa dirigida a

Profesionales de tengan que procesar datos procedentes del monitoreo de sistemas o procedetes de estadísticas, También alumnos de doctorado.


Profesores

  • Borja Velazquez Marti Catedrático/a de Universidad

Metodología didáctica y sistemas de evaluación

Se realizarán 5 sesiones presenciales de 6 h cada una.
Se trabajará material cargado en PoliformaT equivalente a 10 horas: Lectura de material escrito y visualización de videos.
Se propondrán tareas que el alumno deberá resolver individualmente y serán evaluadas para obtener el certificado de aprovechamiento del curso.

Temas a desarrollar

TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE MODELOS ESTADÍSTICOS

• ¿Qué es el conocimiento?
• Proyecto de investigación
• Tipos de investigación
• ¿Qué son modelos?
• Elementos estadísticos

TEMA 2. ANÁLISIS UNIDIMENSIONAL DE VARIABLES

• Caracterización de objetos con variables discretas
• Caracterización de objetos con variables continuas
• Funciones de distribución
• Función de distribución normal
• Test de normalidad
• Obtención mediante sistema informático

TEMA 3. EVALUACIÓN DE PROCESOS EN INVESTIGACIÓN

• Relación entre variables discretas
• Influencia de factores en variables continuas
• Relación entre variables no normales (estadística no paramétrica)
• Relación entre variables continuas
• Análisis bidimensional con paquetes informáticos

TEMA 4. TRATAMIENTO SIMULTÁNEO DE MUCHAS VARIABLES

• Técnica de agrupamiento de variables
• Análisis matriz de correlaciones
• Análisis de componentes principales
• Representación gráfica

TEMA 5. ALGORITMOS GENÉTICOS

TEMA 6. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES

• Perceptrón
• Red Adaline
• Back propagation
• Redes Bayesianas
• Redes neuronales probabilísticas

TEMA 7. MODELOS DE SOSTENIBILIDAD EN SISTEMAS BASADOS EN PROCESOS ESTOCÁSTICOS

• Procesos de Markov

TEMA 8. PROGRAMACIÓN LINEAL BÁSICA EN INVESTIGACIÓN

• Planteamiento del problema
• Definición de variables
• Función objetivo
• Restricciones
• Resolución: algoritmos y software
• Interpretación

TEMA 9. ANÁLISIS DE REDES LOGÍSTICAS

• Algoritmo de Ford
• Algoritmo de Dijkstra
• Problema del viajero
• Calculo del flujo máximo
• Red mínima
• Modelo bioloco y borvemar

TEMA 10. TEORÍA DE COLAS

• Cálculo de tiempos de espera
• Distribución uniforme
• Distribución normal
• Modelos de distribución exponencial
• Procesos de Poisson
• Sistemas Erlang


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