Escuela de Posgrado

Curso Virtual de Estadística descriptiva e Inferencia Paramétrica

Presentación del Programa


El curso “Estadística descriptiva e inferencia paramétrica” es un curso desarrollado bajo la modalidad virtual, de carácter teórico-práctico y busca lograr que el participante sea capaz de aplicar las principales herramientas de análisis estadístico que permitan transformar datos en información y realice adecuadamente los proceso de comprobación de hipótesis. Se abordará: 1. Análisis descriptivo, 2. Muestreo y estimación de parámetros y 3. Prueba de hipótesis.


 

METODOLOGÍA


La estrategia metodológica que orienta este curso ha sido diseñada para el modo virtual e incorpora todas las características del e-learning. Ello supone el empleo de una metodología activa y participativa que promueve el autoaprendizaje, la autonomía del participante y el trabajo colaborativo. 

 

Objetivo


Comprender y aplicar técnicas de análisis descriptivo y procedimientos de inferencia estadística paramétrica, con el fin de incrementar la capacidad de los participantes en aspectos relacionados de análisis de datos para la investigación y la toma de decisiones.

 

  El curso tiene una duración de   9  semanas, 9 unidades didácticas con un total de 100 horas.

UNIDAD

TEMA

OBJETIVO

I

Conceptos introductorios

 

Conocer y utilizar conceptos básicos de estadística, que permitan identificar las características, las variables, parámetro, estimador y la escala de medición apropiada para realizar una investigación.

 

II

Organización de datos

 

Desarrollar capacidades y habilidades para organizar datos cualitativos y cuantitativos, utilizando la técnica tabular y gráfica más conveniente.

 

III

Medidas de resumen

 

Desarrollar capacidades y habilidades para calcular e interpretar las principales medidas de tendencia central, dispersión, asimetría y curtósis que permitan resumir un conjunto de datos.

 

IV

Distribuciones de probabilidad

 

Conocer las características y la utilidad para la investigación de las principales distribuciones teóricas de probabilidad, para explicar el comportamiento de una variable aleatoria sea discreta y continua.

 

V

Muestreo y estimación de parámetros

 

Determinar qué tan grande debe ser una muestra aleatoria simple para estimar la media o la proporción de una población en niveles específicos de precisión y confianza. Utilizar la distribución normal estándar con el fin de construir un intervalo de confianza para la media o la proporción de una población.

 

VI

Prueba de Hipótesis a partir de una muestra

 

Conocer la significación de la diferencia observada entre el valor procedente de la muestra (estimador) y el valor hipotizado del parámetro a partir de datos de una muestra.

 

VII

Prueba de Hipótesis a partir de dos muestras

 

Emitir un juicio sobre la significación de la diferencia observada entre el valor procedente de la muestra (estimador) y el valor hipotizado del parámetro a partir de datos de dos muestras.

 

VIII

Análisis de varianza

 

Describir el método general de análisis de varianza y el tipo de aplicaciones para las cuales se utiliza. Comprender la relación entre análisis de varianza y el diseño de experimentos. Utilizar los métodos de análisis de varianza de un sentido, de bloques aleatorios y de dos sentidos para comprobar las hipótesis adecuadas relativas a los datos experimentales.

 

IX

Aplicaciones de la Chi Cuadrado

 

Aplicar la distribución chi cuadrada para comprobar si una muestra proviene de una población con una distribución de probabilidad específica también para comprobar si dos variables registradas bajo una escala nominal (categorías) son independientes

PLANA DOCENTE



Dr. Jorge Córdova Egocheaga

Dr. Jorge Córdova Egocheaga

Es un docente-investigador con alto nivel competitivo en el área de análisis cuantitativo de información para la toma de decisiones y la investigación, que ostenta los grados de DBA, MBA, M.Sc. y M.A.,  con amplia experiencia en la docencia universitaria, especialmente a nivel de postgrado, que ha colaborado con las principales escuelas académicas de nuestro país. Es un profesional con elevado sentido de responsabilidad, gran capacidad organizativa, trato interpersonal y trabajo en equipo. Actualmente culmina investigación para optar el grado de Doctor en Educación y ha iniciado su estudio para el Ph.D. en Gestión del Conocimiento.

 

 

 

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