Fundamentos de estadística aplicada

El curso está orientado a profesionales de diferentes campos, que estén interesados en adquirir conceptos fundamentales de estadística aplicada. El contenido del curso será particularmente útil para profesionales que estén interesados en adelantar estudios de postgrado en ingeniería, administración o economía, entre otras profesiones, y que requieran de una adecuada fundamentación en estadística. También será de utilidad para estudiantes universitarios que deseen reforzar o complementar su formación básica en estadística, aprovechando los diferentes recursos con los que cuenta este MOOC. o La estadística es un campo de la matemática aplicada que se ocupa de la recolección, descripción y análisis de datos. Actualmente, esta disciplina no es solo fundamental para el ejercicio de la ingeniería, la economía y las ciencias básicas, sino que cada vez es más importante en aspectos de la vida moderna. Múltiples artículos son publicados diariamente en periódicos y revistas a través de los cuales se pretenden explicar tendencias sociales o económicas, siendo evidente que la estadística no solo es importante para ser un buen profesional, sino también para ser un miembro de la sociedad bien informado. o Las aplicaciones de la Estadística van desde la organización de grandes cantidades de datos, pasando por la caracterización de los clientes de una compañía o individuos de una región, hasta el diseño de campañas de mercadotecnia más eficientes, y el desarrollo de políticas sociales. Algo a lo que se atribuye el gran éxito de los japoneses en la industria de la manufactura, durante el siglo XX, es al uso de métodos estadísticos y al pensamiento estadístico del personal gerencial, lo cual permitió enfocar la atención en el análisis y uso de los datos para mejorar la calidad y eficiencia de sus procesos de fabricación. o El curso tiene como objetivo principal que los participantes adquieran una formación sólida en los conceptos más importantes de estadística, y sus aplicaciones. En este curso haremos especial énfasis en que logres una adecuada comprensión del análisis descriptivo de datos estadísticos, así como de los métodos básicos para la estimación de parámetros poblacionales, finalizando con el entendimiento de los modelos de Regresión Lineal Simple y Múltiple, y las oportunidades de aplicación de dichos modelos. o El curso tiene un buen balance entre el rigor en el tema y la presentación del contenido de una forma sencilla, con base en ejemplos que abordan situaciones reales simplificadas, y cuenta con videos y ejercicios orientados a facilitar la comprensión de los conceptos que se cubren en este curso.

• Módulo sin título
• Distribuciones muestrales y estadística descriptiva
• Bienvenidos al primer módulo de este curso donde haremos una introducción al mundo de la estadística. En este módulo trataremos conceptos básicos de estadística descriptiva y de estimación de parámetros poblacionales. Al final de este módulo serás capaz de: calcular, interpretar y analizar las principales estadísticas descriptivas de un conjunto de datos; y de construir estimadores, y comprender e interpretar sus propiedades básicas y sus aplicaciones.
• Intervalos de confianza
• En este módulo nos ocuparemos de estudiar la construcción, análisis e interpretación de los intervalos de confianza de uso más común en las aplicaciones. Al final de este módulo serás capaz de: construir, calcular e interpretar intervalos de confianza
• Pruebas de Hipótesis
• En este módulo nos ocuparemos de estudiar las definiciones de hipótesis nula e hipótesis alterna, prueba estadística y región crítica, errores tipo I y tipo II, así como la construcción de pruebas de hipótesis de uso más común en las aplicaciones. Al final de este módulo serás capaz de: identificar, formular y evaluar las pruebas de hipótesis estadísticas de mayor aplicación.
• Regresión Lineal
• En este módulo nos ocuparemos de la formulación de modelos de regresión lineal simple y múltiple, así como el análisis e interpretación de sus resultados. Al final de este módulo serás capaz de: construir modelos de regresión lineal simple y múltiple, interpretar sus resultados y verificar sus supuestos.