Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS Online

Descripción

El presente Máster en Técnicas Estadísticas le proporcionará los conocimientos necesarios para poder especializarse en las técnicas estadísticas, algo muy demandado hoy día gracias a los análisis realizados por diferentes entidades tanto públicas como privadas.

🏅Acreditaciones que tiene el Master

🎓 Titulaciones

Titulación Universitaria en Máster en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

Psicología / Investigador social / Experto en investigación mediante encuestas / Trabajo de campo.

✍ Metodología

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

🏁 Objetivos

- Conocer los modelos de probabilidad y regresión.- Conocer la programación lineal y estadística espacial.- Aprender las técnicas para el diseño de las encuestas y el muestreo.- Aprender a realizar control estadístico de la calidad.

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Temario Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS 2024

PARTE 1. MODELOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

MÓDULO 1. PROBABILIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DISCRETOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS CONTINUOS

MÓDULO 2. REGRESIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 4. REGRESIÓN LINEAL
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN LOGÍSITCA (POISSON Y BINOMINAL NEGATIVA)
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE COX
PARTE 2. PROGRAMACIÓN LINEALUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL. TEOREMA FUNDAMENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN PROGRAMACIÓN LINEAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DUABILIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÉTODO LEMKE
PARTE 3. ESTADÍSTICA ESPACIALUNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA ESPACIAL Y DATOS ESPACIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS LINEALES Y ALGORITMO DE GIBBS SAMPLING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CORRELACIÓN ESPACIAL MUESTRAL, MODELOS TEÓRICOS DEL SEMIVARIOGRAMA Y MÉTODO KRIGING
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES (AEDE)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE PATRONES DE LOCALIZACIÓN DE PUNTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
PARTE 4. TÉCNICAS PARA EL DISEÑO DE LAS ENCUESTAS Y EL MUESTREOUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA ENCUESTA COMO TÉCNICA DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN DE MUESTRAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SELECCIÓN DEL ENCUESTADO
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ELABORACIÓN DEL CUESTIONARIO
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA ENTREVISTA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRABAJO DE CAMPO
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL INFORME DE INVESTIGACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 10. LA CALIDAD DE LA ENCUESTA
PARTE 5. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDADUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
UNI

DAD DIDÁCTICA 3. CONTROL POR VARIABLES Y ATRIBUTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MUESTREO
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEORÍA DE VIABILIDAD
PARTE 6. DATOS FUNCIONALESUNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS FUNCIONAL DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS PARA EXPLORAR DATOS FUNCIONALES:
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DE DATOS FUNCIONALES A FUNCIONES SUAVES:
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES PARA DATOS FUNCIONALES:
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN PARA DATOS FUNCIONALES.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS PRÁCTICOS DE ANÁLISIS FUNCIONALES DE DATOS
PARTE 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER

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