Introducción a Probabilidades y sus Distribuciones para la Toma de Decisiones
Centro de e Learning UTN BA
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Curso y Capacitación
- Duración 16 semanas
- Precio ARS$ 14000.00
- A distancia
En nuestros días, la Estadística se ha convertido en un método efectivo para describir con gran margen de fiabilidad: las tendencias y valores de datos económicos, políticos, sociales, psicológicos, biológicos y físicos, y sirve como herramienta para relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del "Experto en Estadística Aplicada" no consiste ya, sólo en reunir, tabular y graficar los datos, sino fundamentalmente en captar el proceso de interpretación de esa información.
El desarrollo de la Teoría de la Probabilidad ha aumentado el alcance de las Aplicaciones de la Estadística. Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar con gran exactitud, utilizando determinadas Distribuciones Probabilísticas; los resultados de éstas se emplean para analizar bases de datos históricos. La Probabilidad es útil para comprobar la “fiabilidad” de las Inferencias Estadísticas y para predecir el tipo y la cantidad de datos necesarios, en un determinado estudio o investigación estadística, así como regresionar y correlacionar los mismos con cierta “significancia”.
La Estadística es una Ciencia de Aplicación Práctica, “Casi Universal” en todos los Campos de Investigación, donde sea necesaria la Toma de una Decisión, bajo condiciones de incertidumbre. A saber:
Abogacía y Ciencias Jurídicas
Arquitectura y Ciencias Urbanísticas
Ciencias Actuariales
Ciencias Biológicas (Bioestadística)
Ciencias de la Computación
Ciencias de la Comunicación
Ciencias de la Salud (Epidemiología)
Ciencias Económicas (Econometría)
Ciencias Exactas y Naturales
Ciencias Políticas
Control de Calidad
Demografía
Educación
Encuestas por Muestreo (Investigación de Mercados)
Estadísticas de Empresas y Negocios
Estadística en Ciencias del medio ambiente (Hidrología, Meteorología, Ecología, etc.)
Estadística en Ingeniería
Estadística en Psicología
Estadísticas Sociales (para todas las Ciencias Sociales)
Estadísticas deportivas, turísticas, etc.
La Estadística es una herramienta básica en negocios y producción. Es empleada para entender la variabilidad de los sistemas de medición, control de procesos, compilación de datos y para la Toma de Decisiones, en un entorno de incertidumbre. En estas aplicaciones es una herramienta clave, y muy probablemente la única herramienta disponible.
Aunque comúnmente sólo se le asocia a estudios demográficos, económicos y sociológicos, gran parte de los logros de la Estadística, se derivan del interés de científicos, por desarrollar Modelos que expliquen el comportamiento de propiedades de la materia y de caracteres biológicos. La medicina, la biología, la física y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean instrumentos estadísticos, de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.
En Ciencias Sociales: es un pilar básico del desarrollo de la Demografía, la Sociología y Psicología aplicadas.
En Ciencias Económicas: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples parámetros macro y microeconómicos.
En Ciencias Médicas: permite establecer pautas, sobre la evolución de las enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad, el grado de eficacia de un medicamento, tratamiento, etc.
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN a COMBINATORIA y PROBABILIDADES
Unidad 1: Cálculo Combinatorio con y sin Repetición
Combinatoria simple: Permutaciones. Combinaciones. Variaciones.
Combinatoria con repetición: Permutaciones. Combinaciones. Variaciones.
Problemas de conteo.
Números combinatorios.
Actividades de aplicación específicas para el perfil profesional del cursante.
Unidad 2: Probabilidades y sus Aplicaciones
Probabilidad y posibilidad.
Terminología y conceptos básicos en probabilidades.
Escuelas de Probabilidad: Clásica, Experimental, Axiomática y Subjetiva.
Definiciones de probabilidad. Ventajas e inconvenientes.
Actividades de aplicación específicas para el perfil profesional del cursante.
Unidad 3: Operaciones con Probabilidades. Sus aplicaciones prácticas
Tablas de contingencia y Diagramas de árbol.
Reglas de la suma y el producto de probabilidades.
Sucesos mutuamente excluyentes.
Sucesos independientes. Probabilidad condicional.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 4: Probabilidad de las Causas. Modelos de Decisión
Modelo de Bayes. Su importancia en la toma de decisiones.
Probabilidad de las causas o “a posteriori”.
Regla de la probabilidad total.
Modelo de árboles de decisión.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
MÓDULO 2: INTRODUCCIÓN a VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS
Unidad 1: Introducción a Variables Aleatorias
Concepto y características de una variable aleatoria.
Variable Aleatoria Discreta: Función de Probabilidad y Función de Acumulación.
Variable Aleatoria Continua: Función de Densidad y Función de Distribución.
Funciones de probabilidad: Acumuladas y Desacumuladas.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 2: Caracterización de una Variable Aleatoria
Esperanza de una VA (Variable Aleatoria). Propiedades de la Esperanza.
Varianza y DS (Desvío Estandar) de una Variable Aleatoria. Estandarización de VA.
Coeficiente de variación. Su importancia en la comparación de distribuciones.
Noción de juego equitativo.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 3: Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Discretas
VA de Bernoullí - Distribución Binomial.
Distribución de Pascal o Binomial negativa.
Distribución Hipergeométrica.
Manejo de Tablas y Calculadoras estadísticas.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 4: Otras Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Discretas
Distribución Multinomial y distribución Multihipergeométrica.
Distribución Uniforme Discreta y Distribución Geométrica.
Distribución de Poisson.
Aproximación de Poisson por la Binomial.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
MÓDULO 3: INTRODUCCIÓN a VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS
Unidad 1: Distribución Normal (la famosa “campana de Gauss”)
Propiedades de la Normal de Gauss.
Función de densidad y función de distribución de la Normal.
Estandarización y desentadarización de la Normal.
Manejo de Tablas y calculadoras estadísticas.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 2: Aproximaciones y Otras Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Continuas
Aproximaciones por Normal de Binomial y Poisson.
Distribución Chi-Cuadrado.
Distribución “t” de Student.
Distribución “F” de Fisher/Snedecor.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 3: TCL, Tchebycheff y Otra Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Continuas
TCL (Teorema Central del Límite) sus aplicaciones prácticas.
Acotación de Tchebycheff y sus aplicaciones prácticas.
Distribución Uniforme – Distribución Triangular.
Distribución logNormal – Distribución Gamma.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
Unidad 4: Otras Distribuciones Particulares de Variables Aleatorias Continuas
Distribución Exponencial – Distribución Erlang.
Distribución Weibull – Distribución Gumbel.
Distribución Beta – Distribución de Cauchy.
Distribución Logística – Distribución de Laplace – Distribución de Pareto.
Actividades de aplicación y Modelos típicos para el perfil del cursante.
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