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Modalidad
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200 horas
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sin intereses
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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Fredklimar

BADAJOZ

Opinión sobre Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple

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Victor Navarro

LOS LAGOS

Opinión sobre Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple

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A analizar estadísticas.

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Johnny Marmol

SAN SALVADOR

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Quizá la incorporación de guías de ejercicios y algunos vídeos de refuerzo.

Patricia Centurion

MADRID

Opinión sobre Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple

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Patricia Centurion, ¿qué has echado en falta del Curso online?

Más ejercicios de práctica. Incorporar más ejercicios prácticos que complementen la teoría sería buenísimo

Gustavo Emili

VILLA HIPODRÓMO - GODOY CRUZ / MENDOZA

Opinión sobre Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple

Gustavo Emili, ¿qué has aprendido en el Curso online?

El contenido ha sido ordenado.

Gustavo Emili, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso online?

Temario.

Gustavo Emili, ¿qué has echado en falta del Curso online?

Más casos prácticos y ejemplos de aplicación real.

* Todas las opiniones sobre Especialista en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso inferencia estadística modelo lineal simple

CURSO INFERENCIA ESTADÍSTICA MODELO LINEAL SIMPLEAprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Curso inferencia estadística modelo lineal simple
Este curso en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple le ofrece una formación especializada en la materia. La inferencia estadística es el conjunto de métodos que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad. Con el curso de Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple el alumno encontrará las técnicas para el análisis y recopilación de información a través de la inferencia estadística, que aplicada le reportará decisiones más correctas y mayor rendimiento en su negocio.
Objetivos
de Curso inferencia estadística modelo lineal simple
- Aprender los Modelos probabilísticos univariantes continuos. - Realizar distribuciones asociadas a los estadísticos muestrales de una población normal. - Realizar una estimación puntual de parámetros y una estimación mediante intervalos de confianza. - Formular y contrastar hipótesis. - Conocer los modelos econométricos. - Conocer y realizar hipótesis en el modelo lineal simple.
Salidas profesionales
de Curso inferencia estadística modelo lineal simple
Ciencias Sociales, Matemáticas, Estadística, Administración de Empresas.
Para qué te prepara
el Curso inferencia estadística modelo lineal simple
Este Curso en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple te prepara para que el alumno sea capaz de conocer la formulación y fundamentos de la inferencia estadística y desarrollar una capacidad de análisis, planteamiento y resolución de problemas en estadística.
A quién va dirigido
el Curso inferencia estadística modelo lineal simple
El presente curso en Inferencia Estadística y del Modelo Lineal Simple está dirigido a todos aquellos titulados universitarios y/o profesionales de las ciencias sociales que quieran obtener unos conocimientos profesionales sobre la estadística.
Metodología
de Curso inferencia estadística modelo lineal simple
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso inferencia estadística modelo lineal simple

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el temario en PDF
  1. Distribución rectangular
  2. - Distribución rectangular estandarizada

  3. Distribución triangular
  4. - Distribución triangular estandarizada

  5. Distribución trapezoidal
  6. - Distribución trapezoidal estandarizada

  7. Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
  8. Distribución exponencial
  9. Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
  10. - Distribución beta

  11. Distribución normal
  12. Distribuciones relacionadas con la distribución normal
  13. - La distribución χ 2 de Pearson

    - La distribución t de Student

    - La distribución F de Snedecor

  14. Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra
  1. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
  2. Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
  3. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
  4. Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
  5. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas

    - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales

    - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)

    - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados

  6. Distribución para el cociente de varianzas
  7. Distribución para la proporción muestral
  8. Distribución para la diferencia de proporciones muestrales
  1. Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
  2. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta

    - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua

    - Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro

    - Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros

  3. Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
  4. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  5. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
  6. - Estimadores insesgados

    - Estimadores eficientes

    - Estimadores consistentes

    - Estimadores suficientes

  1. Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
  2. - Caso en el que la varianza de la población es conocida

    - Caso en el que la varianza es desconocida

  3. Intervalo de confianza para una proporción
  4. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
  5. - Caso de ambas varianzas conocidas

    - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales

    - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)

    - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados

  6. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
  7. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  8. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida

    - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida

    - Intervalos de confianza bilaterales

  9. Intervalo de confianza para la razón de varianzas
  10. - Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas

  11. Construcción de regiones de confianza
  1. Formulación de un contraste de hipótesis
  2. - Hipótesis nula y alternativa

    - Región de rechazo y tipos de error

    - Función de potencia

  3. Contraste de hipótesis para la media de una población normal
  4. - Contraste para la media cuando la varianza es conocida

    - Contraste para la media cuando la varianza es desconocida

    - Contraste para la proporción

  5. Contraste para la diferencia de medias
  6. - Caso en el que se conocen las varianzas

    - Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales

    - Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos

  7. Contraste para la diferencia de proporciones
  8. Contraste para la varianza
  9. - Región de rechazo y función de potencia

    - Cálculo de σ 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia

  10. Contraste para la razón de varianzas
  11. - Contraste de dos colas

    - Contraste de una cola a la derecha

  12. Análisis de razón de verosimilitudes
  1. Introducción a los modelos econométricos
  2. Especificación y estimación del modelo lineal simple
  3. - Introducción

    - Estimación mínimo-cuadrática

    - Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios

  4. Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
  5. - Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo

  1. Estimadores máximo-verosímiles
  2. - Otras propiedades de los estimadores del MLS

  3. Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
  4. Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
  5. Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
  6. El coeficiente de determinación
  7. Análisis de la varianza en la regresión
  8. Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
  9. Explotación del MLS
  10. - Predicción puntual óptima

    - Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Yˆ0 X0 ]

    - Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo

  11. El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
  12. - Propiedades algebraicas y estadísticas

    - Inferencia en el MLS normal y sin término independiente

  13. Ejercicio tipo del MLS
  14. EDITORIAL ACADÉMICA Y TÉCNICA: Índice de libro Curso de Inferencia estadística y del Modelo Lineal Simple. Autores: R. Herrerías y F. Palacios. Publicado por Delta Publicaciones.

Titulación de Curso inferencia estadística modelo lineal simple

TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
EUROINNOVA
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¿Qué se entiende por Inferencia Estadística?

La Inferencia Estadística podemos definirla como una agrupación de procedimientos que facilitan la inducción gracias a una muestra estadística sobre una serie de comportamientos de la población. La Inferencia Estadística se encarga de estudiar los datos de la población y la veracidad de los datos que s ehan obtenido. Para entender en su totalidad este término tenemos que hacer referencia a otros tres conceptos:

  • La Inferencia. El término inferir está relacionado con la extracción de conclusiones gracias a una serie de supuestos, tanto a nivel general como a nivel más individualizado. 
  • La Población. Se corresponde a una agrupación de datos que se disponen en una variable.
  • Muestra estadística. Es la recopilación de datos.

La estadística se sirve de muestras, ya que hay una gran disposición de informaciones acerca de una población. Es muy importante coger un muestra veraz. 

Métodos de la Inferencia Estadística

  • Métodos de estimación de parámetros. Este procedimiento se encarga de otorgar una serie de valores a los principios o a la agrupación de los mismos que describe el campo de estudio. Si bien es cierto que los datos no son totalmente veraces, así que las informaciones que se generen son una estimación y, por tanto, se emiten intervalos confiables. 
  • Métodos de contraste de principios. La principal meta es asegurarse si la estimación se concierne a los valores de la población. Todas estas funciones o hipótesis podemos encontrar dos supuestos: 
    • Hipótesis nula. Esta hipótesis agrupa la idea de que a un valor le corresponde otro determinado.
    • Hipótesis Alternativa. Se produce cuando la anterior hipótesis se rechaza. 

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El Modelo Lineal

Los modelos lineales anuncian y pronostican una meta teniendo en cuenta las relaciones entre la meta y otros pronósticos. Los modelos lineales son bastante simplificados, solo requieren de una fórmula matemática simple y veloz, si lo comparamos con otro tipo de modelos podemos observar que son muchos más complejos y lentos. 

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