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Timestamp: 2017-11-21 12:03:54+00:00

Document:
Estadística univariada – Facultad de Ciencias Agrarias
14 al 17 de agosto de 2017 – 9.00 a 18.00 hs.
Msc. Fernanda Méndez
Conocer los fundamentos teóricos y prácticos de la Estadística.
Identificar los diferentes tipos de datos y relevamientos.
Describir un conjunto de datos.
Conocer el concepto de distribuciones muestrales
TEMA 1 (carga horaria: 1 hs):
Introducción. Enfrentando un conjunto de datos: Descripción e inferencia. Algunos conceptos básicos: poblaciones y parámetros, muestras y estadísticos. Tipos de variables. Datos experimentales y datos observacionales. Relevamientos puntuales y a lo largo del tiempo. Tratamientos diferenciales.
TEMA 2 (carga horaria: 1 hs):
Descripción de las distribuciones numéricamente. Medidas de tendencia central: Promedio, Mediana, Modo. ¿Qué medida de tendencia central utilizar? Medidas de dispersión: Rango, Rango Intercuartílico, Variancia y Desviación Estándar.
TEMA 3 (carga horaria: 2 hs):
Variables aleatorias discretas y continuas. Variables aleatorias discretas. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Variables aleatorias continuas. La distribución normal.
TEMA 4 (carga horaria: 2 hs):
Distribuciones muestrales. Distribución en el muestreo de la proporción muestral. Sesgo y variabilidad. Distribución en el muestreo de la media muestral. Teorema central de límite.
TEMA 5 (carga horaria: 2 hs):
¿Cómo tomar decisiones con Estadística? El lenguaje de la estadística en la toma de decisiones. Hipótesis nula y alternativa. Probabilidades de error tipo I y tipo II. Formación de reglas de decisión. Probabilidad asociada. Resultados significativos versus resultados importantes.
TEMA 6 (carga horaria: 3 hs):
Comparando las medias de dos poblaciones. Introducción. Muestras apareadas versus muestras independientes. Comparación de medias de poblaciones con distribución Normal: Muestras Independientes y Apareadas. Comparación de medias de poblaciones no Normales: Muestras Independientes y Apareadas.
TEMA 7 (carga horaria: 2 hs):
Análisis de datos de frecuencias. Introducción. Test de independencia. Test de bondad de ajuste. Test de homogeneidad.
TEMA 8 (carga horaria: 2 hs):
Análisis de Regresión Lineal simple. Modelo de regresión lineal simple. Estimación de la función de regresión. Inferencias concernientes a los coeficientes de regresión. Correlación entre X e Y
Programa analítico de prácticos (carga horaria: 15 hs en aula de Informática):
Resolución de problemas y ejercicios sobre estadística descriptiva.
Resolución de problemas y ejercicios sobre distribuciones de probabilidad.
Resolución de problemas y ejercicios sobre Inferencia Estadística.
Resolución de problemas y ejercicios sobre comparación de medias poblacionales.
Resolución de problemas y ejercicios sobre datos de frecuencias.
Resolución de problemas y ejercicios sobre regresión lineal simple.
La evaluación constará de un examen final diferido que los alumnos deberán resolver individualmente y entregar en un lapso de dos semanas.
30 hs, 15 hs de Clases Teóricas y 15 hs de Clases Prácticas, presenciales
Asistencia al 75 % de las clases y obtención de 6 puntos sobre 10 en el examen final diferido. Profesionales a los que está dirigido el curso:Biólogos, Ingenieros Agrónomos, Licenciados en Genética, Licenciados en Biotecnología, Licenciados en Análisis de Sistemas, Ingenieros Electrónicos, Licenciados en Estadística y carreras afines a Bioinformática. Cupo:Un máximo de 25 alumnos.
Aliaga, Martha ; Gunderson, Brenda. “Interactive Statistics”, segunda edición. Prentice Hall.
Kleinman K., Horton, N.J. “SAS and R. Data Management, Statistical Analysis and Graphics”. Taylor and Francis Group, LLC Chapman & Hall/CRC. 2010.
Mendenhall, William ; Warckerly, Dennis ; Scheaffer, Richard. “Estadística matemática con aplicaciones”, segunda edición. Grupo Editorial Iberoamérica, 1994.
Newbold, P. Carlson, W. Thorne,B. (2006), Estadística para administración y economía, 6° edición, Pearson Prentice Hall, España.
Moore, D. “Estadística Aplicada Básica, 2da edición”. Antoni Bosch editor (2000)

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