Este Curso (continuación del 1° Nivel de Profundización) corresponde al 2° Nivel de Profundización, de la especialidad Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones, está también compuesto por 3 Módulos correlativos, de 4 Unidades Temáticas cada uno, planificadas para ser cursadas en 4 meses; está también ideado de modo auto-suficiente en sí mismo para que los cursantes, logren emplear y aplicar las herramientas y técnicas básicas de Teoría de la Regresión Lineal Simple y Correlación paramétrica, así como las modernas Técnicas de tests de Hipótesis no Paramétricos, para una muestra, dos muestras y k muestras relacionadas e independientes para la Toma de Decisiones, en su propio campo de actividad profesional, sea ésta empresarial o académica.

La característica distintiva y Valor Agregado de estas capacitaciones por eLearning, es que se desarrolla de modo “personalizado” de acuerdo al PERFIL profesional de cada cursante, para que rápidamente puedan transferir los nuevos conocimientos, herramientas y aplicaciones a sus respectivas áreas laborales.

Objetivos Específicos

Al finalizar el Segundo Nivel de Profundización de la especialidad, los cursantes deberán haber adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para:

• Reconocer los supuestos del Modelo de Regresión Lineal Simple.  
• Aplicar adecuadamente el MRLS a series de datos bivariantes.
• Seleccionar el estadístico más apropiado para cada tipo de inferencia, sobre los 3 coeficientes del MRLS, con cierto nivel de riesgo o significancia.
• Aplicar apropiadamente las Pruebas de Estadística no Paramétrica, para una, dos y k poblaciones, relacionadas o independientes.
• Reconocer qué TH no paramétrico es el indicado para testear Distribuciones libres en escalas nominal, ordinal e interválica.
• Aplicar e interpretar el significado de los coeficientes no paramétricos.
• Adquirir las habilidades necesarias en el manejo de tablas, calculadoras y paquetes estadísticos.

Destinatarios

• Este Segundo Nivel de Profundización está especialmente diseñado y pensado para Empresarios, Industriales, Directivos, Profesionales, Técnicos, Investigadores de las más diversas disciplinas y de los más variados ámbitos empresariales y científicos, que requieran del manejo de las herramientas prácticas de: Estadística bivariante – diseño del Modelo de Regresión Lineal, inferencias sobre los Coeficientes del Modelo, estimaciones a largo plazo; y testeo de poblaciones a “libre distribución”, todo ello orientado a la Toma de Decisiones.
• Así también como para Docentes, Capacitadores y eFacilitadores de diferentes disciplinas y niveles educativos.

MÓDULO 7: INTRODUCCIÓN a REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Unidad 1: Modelo de Regresión Lineal Simple (MRLS)

Objetivo, Terminología y Supuestos básicos del Modelo RLS. Tipos de Modelos de RLS.Variación individual y Variación conjunta.Diagramas de Dispersión. Función de Regresión Muestral y Función de Regresión Poblacional.Parámetros y Estimadores del Modelo RLS.

Unidad 2: Análisis de Varianza en el Modelo RLS

Varianza explicada, Varianza residual y Varianza total en MRLS.Coeficiente de Determinación del Modelo RLS. Su significado práctico.Varianza residual muestral.Distribución de los estimadores muestrales b1 y b0.

Unidad 3: Intervalos de Confianza y Tests de Hipótesis para el MRLS

Intervalo de Confianza para la Pendiente de la Recta de Regresión muestralIntervalo de Confianza para el intercepto de la Recta de Regresión muestralIntervalo de Confianza para la Predicción individual y Predicción media.Estadígrafos de prueba para la Pendiente poblacional y para el intercepto poblacional.

Unidad 4: Correlación Lineal Simple

Análisis de Correlación Lineal Simple.Coeficiente de Correlación lineal muestral “r” (r) y poblacional “Rho”.Relación entre Coeficiente de Correlación y Coeficiente de Determinación. Otros Coeficientes de utilidad práctica.Tests de hipótesis sobre “Rho”. Transformación logarítmica del Coeficiente de Correlación Lineal.

MÓDULO 8: INTRODUCCIÓN a ESTADÍSTICA no Paramétrica (una Muestra y dos Muestras Relacionadas)

Unidad 1: Conceptos y Fundamentos de la Estadística no Paramétrica

Introducción a la Estadística no Paramétrica.Escalas de medición empleadas: Nominal, Ordinal e Interválica.Ventajas y Supuestos para la aplicación de Tests no Paramétricos.Potencia y eficiencia de los Test no Paramétricos.

Unidad 2: Pruebas no Paramétricas para una sola Muestra

Test de la Binomial.Test del Chi-Cuadrado para una muestra.Test de Kolmogorov-Smirnov para una muestra.Test de las rachas para una muestra.

Unidad 3: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Relacionadas

Diseños de experimentos “own control” y “pares macheados”.Test de McNemar para la significancia de cambios.Test del signo.

Unidad 4: Pruebas no Paramétricas para 2 Muestras Relacionadas (continuación)

Test de Wilcoxon para pares “macheados”.Test de Walsh.Test de randomización para dos muestras macheadas.MÓDULO 9: INTRODUCCIÓN a ESTADÍSTICA no Paramétrica (2  Muestras Independientes y k Muestras Relacionadas e Independientes) - Coeficientes no Paramétricos

Unidad 1: Pruebas no Paramétricas  para 2 Muestras Independientes

Test de la probabilidad exacta de Fisher.Test del Chi-Cuadrado para dos muestras independientes.Test de la mediana.U -Test de Mann-Whitney.

Unidad 2: Pruebas no Paramétricas  para 2 Muestras Independientes (continuación)

Test de Kolmogorov-Smirnov  para dos muestras independientes.Test de las rachas de  Wald-Wolfowitz.Test de reacción extrema de Moses.Test de randomización para dos muestras independientes.

Unidad 3: Pruebas no Paramétricas  para k Muestras Relacionadas e Independientes

Q Test de Cochran.Test de Friedman de análisis de varianza dos vías.Test del Chi-Cuadrado para k muestras independientes.Test de la mediana extendido.Test de Kruskal-Wallis de análisis de varianza una vía.

Unidad 4: Coeficientes de Correlación no Paramétricos

Coeficiente C de Contingencia.Coeficiente de correlación por rangos de Spearman.Coeficientes de correlación total y parcial de rangos de Kendall.Coeficiente de concordancia de Kendall.

• Es fundamental poseer una muy buena base en el manejo herramientas informáticas: Word, Excel, Paint, etc., así como un fluido manejo del entorno Moodle: Editor de Ecuaciones del Moodle, Inserción de gráficas (con Applets en Java) e inserción de Ecuaciones en los Foros de Aprendizaje, habilidades y competencias ellas, adquiridas en el Curso Básico y reforzadas en el 1° Nivel de Profundización de la especialidad.
• Es excluyente el haber cursado y aprobado, el 1° Nivel de Profundización de la especialidad: “Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones”.