Diplomado en Estadística Aplicada - En línea

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ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México

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Florencia Costa

Diplomado en Estadística Aplicada

• Modalidad de impartición
  El Diplomado en Estadística Aplicada se imparte de forma Online.
• Número de horas
  La duración del programa es de 162 horas.
• Titulación oficial
  ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México otorga título oficial.
• Valoración del programa
  El Diplomado en Estadística Aplicada del ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México incluye temas esenciales como estadística descriptiva, inferencial, análisis de varianza, y métodos avanzados como modelación predictiva y análisis de datos categóricos. A lo largo del curso, se emplean herramientas y software especializados para resolver casos prácticos, proporcionando a los estudiantes habilidades aplicables directamente en el ámbito laboral. Es un programa pensado para profesionales que buscan desarrollar competencias avanzadas en el manejo e interpretación de datos.
• Dirigido a
  El Diplomado en Estadística Aplicada del ITAM - Instituto Tecnológico Autónomo de México está diseñado para ejecutivos, académicos, y profesionales de áreas como finanzas, tecnología, mercadotecnia y ciencias sociales que desean dominar técnicas estadísticas para generar soluciones prácticas y estratégicas.
• Empleabilidad
  Al concluir, los egresados están preparados para desempeñarse como especialistas en análisis cuantitativo, consultores en minería de datos, o analistas en sectores clave como banca, investigación de mercados y salud. Este diplomado es una excelente opción para quienes buscan destacar en el mundo laboral mediante el uso estratégico de la estadística aplicada.

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• Contenido
  Diplomado en Estadística Aplicada.
  
  Modalidad: En Línea
  Área: Estadística y Matemáticas
  Horario: Martes de 19:00 a 22:00 h. y Jueves de 19:00 a 22:00 h.
  Módulos a cursar: 6
  Horas: 162
  Notas: LAS SESIONES SE LLEVARAN A CABO MEDIANTE LA HERRAMIENTA ZOOM.
  
  
  Acerca del programa:
  
  El objetivo del diplomado es brindar al alumno los conocimientos y las habilidades que le permitan contar con un panorama tanto teórico como de aplicación de los principales métodos estadísticos. Se hace énfasis en la revisión crítica de los supuestos teóricos y en el señalamiento de los alcances y los límites de las conclusiones obtenidas en un análisis estadístico. Finalmente, se subraya la necesidad de reconocer a la estadística como parte de la actividad de grupos de investigación interdisciplinarios.
  
  
  ¿A quién va dirigido?
  
  A todo público.
  
  
  Temario:
  
  
  Módulo 1:
  
  FUNDAMENTOS DE LA ESTADÍSTICA
  Objetivo
  Exponer los elementos básicos de la teoría estadística, así como los conocimientos necesarios para la utilización de un paquete de cómputo estadístico.
  Temario
  1. Introducción
  2. Estadísticas Básicas
  3. Modelos de Probabilidad Fundamentales en Estadística
  4. Estimación de Parámetros
  5. Introducción a R
  6. Estimación por Intervalos
  7. Pruebas de Hipótesis
  8. Tablas de Contingencia
  9. ANOVA un criterio de Clasificación
  
  
  Módulo 2
  
  Objetivo
  Presentar al alumno los métodos y aplicaciones del muestreo probabilístico para que sea capaz de diseñar muestras eficientes y económicas.
  Temario
  1. Introducción al muestreo, enfoques teóricos y marco muestral
  2. Distribución muestral de estimadores.
  3. Muestreo aleatorio simple, Bernoulli, Poisson y Hájek.
  4. El estimador de Horvitz-Thompson.
  5. Coeficiente de variación y efecto de diseño. Sesión práctica en R.
  6. Tamaño de muestra.
  7. Ajuste de factores de expansión y calibración de base de datos.
  8. Estratificación.
  9. Conglomeración
  
  
  Módulo 3
  
  ANÁLISIS DE REGRESIÓN
  Objetivo
  Proporcionar los conceptos teóricos y prácticos necesarios para analizar relaciones lineales entre varias variables, haciendo énfasis en la justificación de los supuestos de los modelos.
  Temario
  1. Introducción. Método de mínimos cuadrados ordinarios con ejemplos prácticos en R.
  2. Modelo Lineal Múltiple
  3. Análisis de los Supuestos del Modelo Lineal.
  4. Selección de Modelos
  
  
  Módulo 4
  
  
  ESTADÍSTICA BAYESIANA
  Objetivo
  Presentar los fundamentos del enfoque bayesiano de la estadística. En particular, los problemas de inferencia se plantean como problemas de decisión. Se introduce la noción de probabilidad subjetiva y se establece el principio de utilidad esperada máxima.
  Temario
  1. Introducción al muestreo, enfoques teóricos y marco muestral.
  2. Problema de decisión
  3. Información inicial
  4. Proceso de inferencia como problema de decisión
  5. Cómputo bayesiano en R
  
  
  
  Módulo 5
  
  SERIES DE TIEMPO
  Objetivo
  Proveer al estudiante de la metodología del análisis de series de tiempo que le permitan construir modelos ARIMA con la ayuda de cómputo estadístico.
  Temario
  1. Conceptos básicos
  2. Modelos básicos de Series de Tiempo
  3. Modelos Arima
  4. Identificación de Modelos Arima
  5. Estimación de Modelos Arima
  6. Diagnóstico
  7. Pronóstico
  8. Modelos Estacionales
  9. Modelos para volatilidad
  
  
  Módulo 6
  
  ESTADÍSTICA MULTIVARIADA
  Objetivo
  Proporcionar a los asistentes los aspectos básicos de la teoría y de la aplicación con computadora de las principales técnicas del análisis estadístico de varias variables.
  Temario
  1. Introducción al análisis multivariado
  2. Estadística multivariada descriptiva
  3. Análisis en componentes principales
  4. Análisis de cúmulos o conglomerados
  5. Análisis de factores
  6. Análisis de correspondencias simples
  7. Problemas prácticos y uso de R

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