Especialista en Analisis de Datos en Fisica

SCORM 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

Aspectos introductorios a la estadística

Concepto y funciones de la estadística

- Estadística descriptiva

- Estadística inferencial

Medición y escalas de medida

- Escala nominal

- Escala ordinal

- Escala de intervalo

- Escala de razón

Variables: Clasificación y notación

Distribución de frecuencias

- Distribución de frecuencias por intervalos

Representaciones gráficas

SCORM 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Medidas de posición

- Media aritmética

- Moda

- Mediana

- Medidas de posición no central

Medidas de dispersión

- Medidas de dispersión absoluta

- Medidas de dispersión relativa

Medidas de forma

- Medidas de simetría y asimetría

- Medidas de curtosis o apuntamiento

SCORM 3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Conceptos previos

- El azar en la vida cotidiana

- Clases de sucesos

- Leyes del azar. Introducción a la probabilidad

- Introducción a la ley de Laplace

Métodos de muestreo

- Métodos de muestreo probabilísticos

- Métodos de muestreo no probabilísticos

- Muestreo polietápico

Principales indicadores

SCORM 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Conceptos previos de probabilidad

Variables discretas de probabilidad

- Función de probabilidad

- Función de distribución

- Media y varianza de una variable aleatoria

Distribuciones discretas de probabilidad

- La distribución binomial

- Otras distribuciones discretas

Distribución normal

Distribuciones asociadas a la distribución normal

- Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson

- Distribución “t” de Student

SCORM 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Introducción a las hipótesis estadísticas

Contraste de hipótesis

Contraste de hipótesis paramétrico

- Hipótesis en contrastes paramétricos

- Estadístico de contraste

- Potencia de un contraste

- Propiedades del contraste

Tipologías de error

Contrastes no paramétricos

- Chi-cuadrado

SCORM 6. REGRESIÓN LINEAL

Introducción a los modelos de regresión

Modelos de regresión: aplicabilidad

Variables a introducir en el modelo de regresión

- Tipos de variables a introducir en el modelo

Construcción del modelo de regresión

- Selección de las variables del modelo

- Métodos de construcción del modelo de regresión

- Obtención y validación del modelo más adecuado

Modelo de regresión lineal

Modelo de regresión logística

Factores de confusión

Interpretación de los resultados de los modelos de regresión

SCORM 7. ANEXO. TABLAS

Tabla I: Probabilidad binomial

Tabla II: Función de la distribución binomial

Tabla III: Función de la distribución normal

Tabla IV: Distribución Chi-cuadrado

Tabla V: Distribución t-Student