CURSO DE ESTADÍSTICA APLICADA, MODELADO MATEMÁTICO Y ANÁLISIS CUANTITATIVO

Estadística aplicada y análisis de datos.

• Fundamentos de Estadística Aplicada

• Revisión de conceptos básicos: estadística descriptiva e inferencial.
• Uso de herramientas estadísticas en análisis cuantitativo.
• Exploración y limpieza de datos (detección de valores atípicos y manejo de datos faltantes).

• Inferencia Estadística y Análisis de Datos 

• Contraste de hipótesis para múltiples poblaciones.
• ANOVA (Análisis de Varianza) y ANCOVA.
• Pruebas no paramétricas: Chi-cuadrado, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney.

Modelos de regresión y series de tiempo.

• Modelos de Regresión

• Regresión lineal múltiple: interacción entre variables independientes.
• Diagnóstico y ajuste de modelos.
• Regresión logística para datos categóricos.

• Series de Tiempo

• Introducción al análisis de datos temporales.
• Métodos de suavizamiento.
• Modelos ARIMA (Box-Jenkins).

Estadística Multivariante y Diseño de Experimentos.

• Estadística Multivariante

• Análisis de componentes principales (PCA).
• Análisis de conglomerados (clustering).
• Análisis discriminante.

• Diseño de Experimentos

• Diseños completamente al azar, bloques y factoriales.
• Efectos principales e interacciones.

Modelos generalizados y mixtos, Analisis Bayesiano

• Modelos Generalizados y Mixtos

• Modelos lineales generalizados (GLM): Poisson, binomial.
• Modelos de efectos aleatorios y mixtos.

• Análisis Bayesiano

• Introducción al enfoque bayesiano.
• Métodos de Monte Carlo (MCMC).
• Priori y posteriori en aplicaciones prácticas.