master estadistica online
MASTER ESTADISTICA ONLINE: Máster en Estadística Aplicada
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- Aspectos introductorios a la Estadística
- Concepto y funciones de la Estadística
- Medición y escalas de medida
- Variables: clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- Representaciones gráficas
- Propiedades de la distribución de frecuencias
- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Medidas de tendencia central
- La media
- La mediana
- La moda
- Medidas de posición
- Medidas de variabilidad
- Índice de Asimetría de Pearson
- Puntuaciones típicas
- Introducción al análisis conjunto de variables
- Asociación entre dos variables cualitativas
- Correlación entre dos variables cuantitativas
- Regresión lineal
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- Distribuciones discretas de probabilidad
- Distribución Normal
- Distribuciones asociadas a la distribución Normal
- Introducción
- Cómo crear un archivo
- Definir variables
- Variables y datos
- Tipos de variables
- Recodificar variables
- Calcular una nueva variable
- Ordenar casos
- Seleccionar casos
- Introducción
- Análisis de frecuencias
- Tabla de correlaciones
- Diagramas de dispersión
- Covarianza
- Coeficiente de correlación
- Matriz de correlaciones
- Contraste de medias
- Distribución rectangular
- Distribución triangular
- Distribución trapezoidal
- Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
- Distribución exponencial
- Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
- Distribución normal
- Distribuciones relacionadas con la distribución normal
- Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra
- Distribución rectangular estandarizada
- Distribución triangular estandarizada
- Distribución trapezoidal estandarizada
- Distribución beta
- La distribución ? 2 de Pearson
- La distribución t de Student
- La distribución F de Snedecor
- Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
- Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
- Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
- Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
- Distribución para el cociente de varianzas
- Distribución para la proporción muestral
- Distribución para la diferencia de proporciones muestrales
- 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
- Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
- Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
- Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
- Propiedades deseables para un estimador paramétrico
- 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
- Estimadores insesgados
- Estimadores eficientes
- Estimadores consistentes
- Estimadores suficientes
- Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
- Intervalo de confianza para una proporción
- Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
- Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
- Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
- Intervalo de confianza para la razón de varianzas
- Construcción de regiones de confianza
- Caso en el que la varianza de la población es conocida
- Caso en el que la varianza es desconocida
- 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
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
- Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
- Intervalos de confianza bilaterales
- Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
- Formulación de un contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis para la media de una población normal
- Contraste para la diferencia de medias
- Contraste para la diferencia de proporciones
- Contraste para la varianza
- Contraste para la razón de varianzas
- Análisis de razón de verosimilitudes
- Hipótesis nula y alternativa
- Región de rechazo y tipos de error
- Función de potencia
- Contraste para la media cuando la varianza es conocida
- Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
- Contraste para la proporción
- 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
- Región de rechazo y función de potencia
- Cálculo de s 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
- Contraste de dos colas
- Contraste de una cola a la derecha
- Introducción a los modelos econométricos
- Especificación y estimación del modelo lineal simple
- Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
- Introducción
- Estimación mínimo-cuadrática
- Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
- Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo
- Estimadores máximo-verosímiles
- Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
- Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
- Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
- El coeficiente de determinación
- Análisis de la varianza en la regresión
- Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
- Explotación del MLS
- El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
- Ejercicio tipo del MLS
- Otras propiedades de los estimadores del MLS
- 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
- Propiedades algebraicas y estadísticas
- Inferencia en el MLS normal y sin término independiente
- Introducción
- Especificación del modelo de regresión lineal múltiple
- Inferencia estadística del MRLM I
- Inferencia estadística del MRLM II
- Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
- El proceso de predicción
- Estimación restringida
- Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
- Errores de especificación
- El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
- Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario
- Distribución muestral del vector de residuos, e
- El estimador de la varianza del término de perturbación
- Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza
- Contraste de significación del modelo
- Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis
- Introducción
- Influencia potencial
- Influencia real
- Observaciones atípicas
- Multicolinealidad: definición, grados y consecuencias
- Principales criterios de detección para la multicolinealidad
- Posibles soluciones a la multicolinealidad
- El factor de inflación de la varianza (FIV)
- El número de condición
- Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F
- Descomposición de la varianza del estimador
- Incorporación de nueva información
- Especificación de un nuevo modelo
- Métodos alternativos de estimación
- Introducción
- El modelo de regresión con variables ficticias
- Una nueva versión del contraste de cambio estructural
- Introducción
- Consecuencias en la estimación por MCO
- Estimador Mínimo Cuadrático Generalizado (MCG)
- Comparación entre el estimador MCO y MCG
- Heteroscedasticidad
- Métodos de estimación en presencia de heteroscedasticidad
- Contrastes de heteroscedasticidad
- Autocorrelación
- Esquemas lineales con comportamiento autocorrelacionado
- Métodos de estimación en presencia de autocorrelación
- Contrastes de autocorrelación
- La naturaleza de la relación entre las variables
- La transformación de variables
- La omisión de variables relevantes
- Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida
- Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154
- El contraste de Goldfeld-Quandt
- El contraste de Breusch-Pagan
- El contraste de White
- La existencia de ciclos y/o tendencias
- Relaciones no lineales
- La omisión de variables relevantes
- El método de Cochrane-Orcutt
- El método de Prais-Winsten
- El método de Durbin
- El contraste de Durban-Watson
- El contraste de Godfrey
- Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos
- Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box
- Introducción
- Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
- Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
- Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
- Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
- Modelo lineal de probabilidad
- Método de estimación por máxima verosimilitud
- Residuos generalizados
- Bondad de Ajuste
- Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)
- El Contraste de Razón de Verosimilitud
- El Contraste de Wald
- Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de “Score”
- Comparación entre los Tests de RV, W, ML
- La hipótesis de la utilidad aleatoria
- Modelo Logit Condicional (MLC)
- Modelo mixto
- El modelo Logit multinomial
- Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes
- Especificación e inferencia de Modelo de Regresión Censurado (Modelo Tobit)
- Variaciones del Modelo Tobit Standard
- Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
- Introducción a los modelos de recuento.
- Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud
- Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad
- Modelo de “dos partes”
- El modelo de “doble valla” (Cragg, 1791)
- El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)
- Modelos de Infrecuencia de compra
- Introducción
- Tipología de modelos con datos de panel
- Métodos de estimación para modelos en niveles o estáticos
- Contrastes de especificación en el modelo estático
- El modelo dinámico
- Contrastes de especificación en el modelo dinámico
- Estimador MCO (Modelo sin efectos)
- Estimadores entre-grupos
- Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales
- Estimación MCG para los efectos individuales
- Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales
- Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales
- Contraste de homogeneidad del panel
- Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos
- Estimación robusta
- Contraste de nulidad de los efectos aleatorios
- Contraste entre efectos fijos o aleatorios
- Contraste para la autocorrelación de la perturbación
- Contraste para la sobreidentificación de instrumentos
- Organización de un conjunto de datos numéricos
- Medidas de tendencia central y de dispersión. Gráficos. Asociación
- Muestras aleatorias. Inferencia
- Construcción de un modelo o distribución de probabilidad
- Distribución binomial
- Axiomática del cálculo de probabilidades
- Distribución de probabilidad. Función de distribución acumulativa
- Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos
- Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia.
- Caso discreto
- Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Independencia.
- Caso continuo
- Teorema de Bayes. Coeficientes a y fJ
- Operadores asociados y función de variable aleatoria
- Aclaraciones, observaciones y ejemplos
- Distribución de Poisson
- Distribución Normal
- Aclaraciones, observaciones y ejemplos
- Caso discreto
- Caso continuo
- Cálculo del valor esperado y de la varianza de una distribución binomial
- Los estadísticos media y varianza
- Intervalos de confianza para una media
- Contrastes de hipótesis para una media
- Observaciones
- Intervalos de confianza y contrastes para una proporción
- Dos poblaciones
- Un ejemplo de contraste
- Varianzas y cocientes de varianzas
- Ejemplos
- Determinación del tamaño muestral para a y fJ prefijados
- Diseño completamente aleatorizado
- Diseño aleatorizado de bloques
- Recta de regresión
- Intervalos de confianza, contrastes e inferencias sobre la regresión
- Probabilidad y frecuencia
- Prueba x2 para un ajuste
- Observaciones y ejemplos
- El contraste de Kolmogorov-Smirnov
- Contrastes de asociación. Tablas de contingencia
- Observaciones y ejemplos
- Métodos de distribución libre
- Alternativa no paramétrica del ANOVA.Prueba de Kruskai-Wallis
- Introducción
- Metodología de investigación
- Métodos o tácticas
- Técnicas
- Elección del método y las técnicas
- Las técnicas en sí mismas
- Metodología
- Método científico
- Experimental
- Correlacional
- Observacional
- Criterios de selección del método y las técnicas
- Introducción
- Historia de las encuestas en la investigación social
- ¿Qué son las encuestas?
- Tipos de encuesta
- El proceso general de investigación mediante encuestas
- La aritmética política
- La estadística moral
- El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales
- Marx y Weber
- El estudio de las actitudes
- Las votaciones particulares
- Gallup, Roper y Crossley
- La encuesta y las técnicas de investigación
- La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social
- Propuesta de una definición de encuesta
- La encuesta personal
- La encuesta de correo
- La encuesta telefónica
- Otros tipos de encuesta
- La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e inconvenientes
- Abordaje directo de la población
- Solución: encuestar sólo a una muestra
- Acerca del tamaño de la muestra
- Muestras no aleatorias
- Muestreo aleatorio
- Errores de muestreo
- Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
- Problemas prácticos
- Software para el muestreo: SOTAM
- A la búsqueda de una solución
- Representatividad de las muestras
- Fases en la obtención de una muestra
- Importancia del concepto
- Algunos consejos
- Expresiones de cálculo
- Muestreo aleatorio simple
- Muestreo sistemático con arranque aleatorio
- Muestreo estratificado
- Muestreo de conglomerados
- Variantes
- ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?
- El error muestral y sus expresiones asociadas
- El error muestral y la estimación
- Riesgo en la estimación
- Un ejemplo concreto
- Ponderación
- Varianzas
- Modelos de muestreo en el software al uso
- Problemas con la base de datos
- Problemas con la ausencia de respuesta
- Los encuestadores
- Introducción
- Encuestas por correo
- Encuestas por teléfono
- Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
- Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
- Construcción de la ruta aleatoria
- Selección del encuestado en la vivienda
- Introducción
- ¿Qué es un cuestionario?
- ¿Por qué utilizar un cuestionario?
- Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
- Pasos para la elaboración del cuestionario
- El objetivo del cuestionario
- El diseño del cuestionario
- Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
- Medición de estados subjetivos
- Revisión de las preguntas
- Preguntas demográficas
- Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
- Las variables son constructos
- El contexto de la encuesta
- Los recursos disponibles
- Recomendaciones para elaborar preguntas factuales
- Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas
- Preguntas llave o filtro
- Tests de ordenación
- Tests tipo Likert
- Procedimientos subjetivos
- Procedimientos empíricos
- Introducción
- La selección de entrevistadores
- El entrenamiento de los entrevistadores
- Acceso al campo
- La entrevista en sí
- Guía de la entrevista
- Entrenamiento genera]
- Entrenamiento específico
- Materiales y procedimientos de entrenamiento
- Concepto y tipos de entrevista
- La realización de la entrevista
- La revisión de !a entrevista
- Supervisión y control
- Feed-back
- El trabajo de campo
- Material para realizar el trabajo de campo
- Selección y formación de encuestadores
- Coordinación, seguimiento y control del trabajo de campo
- Manual o normas para encuestadores
- Cuestionario
- Carne o acreditación como encuestador
- Tarjeta de agradecimiento y/o de la empresa
- Hoja de resultados o incidencias
- Ficha de campo
- Punto de inicio de ruta
- Teléfono de contacto
- Cuaderno de notas
- Introducción
- Tratamiento de dalos
- Análisis estadístico de datos
- Términos comunes
- Codificación de datos
- Formato de los dalos
- Escritura de los datos
- Errores en los datos
- Introducción
- Aprendiendo de los informes publicados
- Cuestiones y consideraciones generales
- El informe técnico y su presentación
- Cuestiones previas
- Tipos de informes
- Consideraciones generales
- Estructura del informe
- Elementos de un informe
- Presentación de datos
- Introducción
- Errores asociados al muestreo
- Errores asociados con el cuestionario
- Errores asociados con la entrevista
- Errores asociados con el tratamiento de datos
- La no respuesta
- Necesidad de hacer estudios piloto
- Errores asociados a los encuestadores
- La importancia en la supervisión
- Repaso a la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios
- Errores en la codificación de datos
- Errores asociados al registro o grabación de los datos
- Errores en la preparación de los datos para el análisis
- Imputación de dalos a las respuestas perdidas y a las no respuestas
- Definición de serie temporal
- Objetivos y componentes de las series temporales
- Clasificación
- Métodos clásicos de análisis
- Proceso estocástico
- Procesos de Estado Discreto
- Procesos estacionarios
- Funciones de autocovarianza y autocorrelación
- Proceso de ruido blanco
- Teorema de Descomposición de Wold
- Modelos de media móvil: concepto de invertibilidad
- Modelos autorregresivos
- Modelos mixtos
- Modelos estacionales: estacionales puros estacionales multiplicativos y estacionales no estacionarios
- Ideas básicas para la construcción de modelos
- Identificación
- Estimación
- Diagnosis
- Predicción
- Introducción a análisis de intervención y valores atípicos
- Efectos cualitativos: variables impulso y escalón
- Construcción de modelos de intervención
- Atípicos aditivos e innovativos
- Métodos para la detección de atípicos
- Conceptos básicos en el desarrollo de modelos ARCH
- Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH)
- Modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizados (GARCH)
- Otros modelos de heterocedasticidad
- Volatilidad estocástica
- Formulación de un modelo de función de transferencia
- Funciones de covarianzas y correlaciones cruzadas y modelos de función de transferencia
- Concepto de preblanqueado
- Relación entre correlación cruzada y función de transferencia
- Identificación del modelo del proceso ruido
- Estadística no paramétrica. Conceptos básicos
- Características de las pruebas
- Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Identificación de las diferentes pruebas no paramétricas
- Tipos de datos: cualitativos y cuantitativos
- Características de las pruebas paramétricas
- Características de las pruebas no paramétricas
- Ventajas del uso de métodos no paramétricos
- Desventajas del uso de métodos no paramétricos
- Principales pruebas no paramétricas
- Clasificación de las pruebas no paramétricas
- Pruebas no paramétricas para una muestra
- Chi-cuadrado o ji-cuadrado
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
- Prueba binomial
- Prueba de rachas
- Prueba de los signos
- Prueba del rango con signo de Wilcoxon
- Prueba de McNemar
- Pruebas para k muestras relacionadas
- Prueba de Cochran
- Prueba de Friedman
- Coeficiente de concordancia de W de Kendall
- Pruebas para dos muestras independientes
- Prueba U de Mann Whitney
- Prueba de Wald-Wolfowitz
- Prueba de reacciones extremas de Moses
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras
- Pruebas no paramétricas para K muestras independientes
- Prueba de la mediana
- Prueba H de Kruskal-Wallis
- Prueba de Jonckheere-Terpstra
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Titulo del Libro: Estadistica biometrica
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MASTER ESTADISTICA ONLINE
La estadística es una ciencia que utiliza datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades. Es una rama de estudio aplicable a muchas areas de conocimiento como la Física, la Medicina o la Economía.
Esta disciplina se encarga de estudiar los métodos científicos necesarios para recoger, organizar y analizar los datos, de manera que se puedan tomar decisiones con base empírica.
La importancia de los datos estadísticos se fundamenta en el hecho de que sirve para evaluar la tendencia futura de un fenómeno determinado. Es una herramienta fundamental para la investigación científica y empírica en diversos campos.
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Fundamentos de la Estadística
La estadística consiste en el análisis de datos, y el mundo de hoy está hecho fundamentalmente de datos. No hay empresa o sector que no genere datos ni necesite de ellos para planificar su actividad.
Esta disciplina permite un eficaz desarrollo de las capacidades de análisis e interpretación de los números y los datos. Además, el dominio de la ciencia de datos y su visión global de los procesos científicos y sociales otorga una capacidad estratégica y de intuición por encima de la del resto de otros profesionales.
Son capaces de plantear modelos predictivos y, así, dar soluciones a las empresas.
Medidas de tendencia central
Cuando hablamos de medidas de tendencia central nos referimos a ciertas medidas estadísticas cuyo objetivo es resumir, en un solo valor, un conjunto de datos.
Las medidas de tendencia central más conocidas son:
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Pregunta: ¿Qué es la media?
Respuesta: Hola, la media es una medida estadística descriptiva. Se obtiene al dividir la suma de un conglomerado de valores entra la cantidad total de ellos. No es una medida robusta frente a datos anómalos.
Pregunta: ¿De qué manera hay que notificar la finalización del curso?
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