Uv - Universidad Veracruzana

Estadística Computacional

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En Xalapa

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Información importante

Tipología Curso
Lugar Xalapa
Inicio Fechas a escoger
  • Curso
  • Xalapa
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    Fechas a escoger
Descripción

Esta Experiencia Educativa se localiza en el área de Formación Terminal, en esta etapa el estudiante conoce la diversidad de técnicas estadísticas y descubre que algunas de éstas no están implementadas en la paquetería estadística, por lo que para él es indispensable tener conocimientos y habilidades sobre programación; de tal manera que con una actitud de honestidad, respeto, trabajo en equipo y pensamiento lógico desarrollaran programas de los métodos aprendidos; lo que lo hará competente en la solución de problemas. Esto se realiza mediante investigación documental, sesiones teóricas y realizando como practicas programas computacionales basados en diferentes áreas del conocimiento. El desempeño de la unidad de competencia se evidencia mediante un examen de conocimientos y la entrega de programas computacionales debidamente ejecutados que cumplan con los criterios establecidos.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación
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Xalapa
Lomas Del Estadio S/N, Zona Universitaria, Veracruz, México
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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Asesoramiento en los programas. Exposición de las técnicas y lenguajes de programación. Lecturas analíticas Programar en lenguaje R o S y Matlab. Uso de evaluaciones parciales y finales

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95,7%
Lo recomiendan
4.3
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¿Qué aprendes en este curso?

Distribución
Estadística
Competencia
programacion
Documental
Trabajo en equipo
Lógica
Solución de problemas
Actitud
Matemáticas

Programa académico


Introducción a los métodos de computo- intensivo.
Máxima verosimilitud.
-Estimación puntual
-Estimación por intervalo
-Hipótesis
El Jackknife
-Proceso general.
-Estimación puntual.
-Estimación por intervalo
-Prueba de hipótesis.
-Ejemplos
-Componentes de varianza.
El Bootstrap:
-Estimación puntual.
-Estimación por intervalo
-Prueba de hipótesis.
- Pruebas de permutaciones
-Diferentes usos del Bootstrap
-Bootstrap ¿ t Estudentizado
Algoritmo EM
-Implementación Matlab
-Estimación de proporciones mixtas
-Algoritmo EM para familias exponenciales
Aleatorización y Método de Monte Carlo.
-Consideración general para prueba de hipótesis
-Estimación por intervalos
-Aproximación normal
-Método del percentil promedio
-Análisis de varianza
-Método de Monte Carlo
-Generalización del Método de Monte Carlo
Métodos de Regresión
-Regresión paso a paso y validación cruzada
-Función local
-Modelos generalizados.
-Modelos de árbol.
Métodos de Bayesianos.
-Derivación del teorema de bayes.
-Dos modelos bayesianos simples
-Distribución a priori.


1. Aplicación de la lógica y del pensamiento estadístico.
2. Diseñar programas
3. Escribir programas en lenguaje R o Matlab
4. Aplicar las pruebas de confiabilidad y validación en los programas.
5. Búsqueda de información en fuentes diversas.
6. Distinguir los diferentes métodos para realizar estimaciones.
7. Pensamiento lógico
8. Reconocer limitaciones en los programas ejecutados
9. Revisión y selección de información.

Información adicional

Deberá haber presentado con suficiencia cada evidencia de desempeño, es decir, que en cada una de ellas haya obtenido cuando menos el 60%.

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