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Del martes 31 may al 21 jun 2022 martes

Curso Técnicas de Análisis univariantes

Cursos
Online a través de plataforma virtual (en directo) 
31 de mayo, 2, 7, 9, 14,16 y 21 de junio de 2022
130 €

Curso Técnicas de análisis univariante

Fecha: 31 de mayo y 2, 7, 9, 14, 16 y 21 de junio de 2022

Horas: 16 horas

Horario: 31 de mayo y 2, 7 y 9 de junio: de 17:00h a 19:30h

               14, 16 y 21 de junio: de 17:00h a 19:00h

Matrícula: 130 euros


PRESENTACIÓN

R es un programa gratuito y muy potente para el análisis de datos. Su uso se ha expandido rápidamente entre la comunidad científica y educativa, convirtiéndose en uno de los programas de referencia en lo que al análisis estadístico se refiere.   

A lo largo de este curso se mostrará el uso de R para el análisis de una única variable usando técnicas descriptivas, inferenciales y de modelización. La metodología del curso es eminentemente práctica y, se espera que, a su finalización, los alumnos conozcan las funciones de R para el análisis de una variable y puedan aplicarlas e interpretar sus salidas.


OBJETIVOS

  • Recordar las funciones de R para el análisis descriptivo de una variable.
  • Plantear contrastes de hipótesis y resolverlos mediante R.
  • Calcular intervalos de confianza con R.
  • Conocer los fundamentos de la regresión lineal y su aplicación mediante R.
  • Aplicar otros modelos de regresión (logística binaria, multinivel…) con R.


DOCENTES

David Molina Muñoz. Doctor en Matemáticas y Estadística y docente de la Universidad de Granada.

Ramón Ferri García. Doctor en Estadística Matemática y Aplicada y docente de la Universidad de Granada.


PROGRAMA

Análisis descriptivo de una variable estadística.

Selección de muestras.

El contraste de normalidad.

Contrastes de hipótesis paramétricos e intervalos de confianza en una población normal:

  • Para la media.
  • Para la varianza

Contrastes de hipótesis paramétricos e intervalos de confianza en dos poblaciones normales:

  • Para la diferencia de medias
  • Para la diferencia de varianzas.

Contrastes de hipótesis paramétricos para una proporción y para la diferencia de proporciones.

ntroducción a los contrastes de hipótesis no paramétricos.

El modelo de regresión lineal simple: coeficientes, bondad de ajuste y diagnosis y validación del modelo.

El modelo de regresión lineal múltiple: métodos de selección de variables.

El modelo de regresión logística: interpretación de coeficientes y predicciones, inferencia sobre los resultados y selección de modelos.

El modelo multinivel o mixto: componentes del modelo, interpretación de coeficientes y herramientas para su validación y diagnosis.


DESARROLLO

Día 1.  Análisis descriptivo de una muestra estadística.

Día 2. Selección de muestras. El contraste de normalidad. Contrastes de hipótesis paramétricos e intervalos de confianza en una población normal.

Día 3. Contrastes de hipótesis paramétricos e intervalos de confianza en dos poblaciones normales.

Día 4. Contrastes de hipótesis paramétricos para una proporción y para la diferencia de proporciones. Introducción a los contrastes de hipótesis no paramétricos.

Día 5. El modelo de regresión lineal simple. El modelo de regresión lineal múltiple.

Día 6. El modelo de regresión logística.

Día 7.El modelo multinivel o mixto.


DESTINATARIOS

Alumnos con conocimientos básicos de R (tipos de datos y de estructuras de datos, manejo y manipulación de datos, órdenes básicas de R…) que deseen aprender cómo utilizar el programa para el análisis descriptivo e inferencial de una variable.

[+] INFORMACIÓN COMÚN A TODOS LOS CURSOS/MICROCURSOS (PDF)

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