31 lezioni di probabilità e statistica


Combinaciones y disposiciones, espacio de probabilidad, probabilidad condicional, eventos independientes, fórmula de probabilidad total, fórmula de Bayes. Nociones de variables aleatorias (discretas y absolutamente continuas), de media y varianza, estandarización. Covarianza y correlación lineal de dos variables, variables independientes. Las distribuciones binomial, Poisson y normal y las distribuciones t, chi cuadrado y F. Población, muestras, funciones de datos y grados relativos de libertad. Intervalos de confianza por media y por proporción. Errores de primera y segunda especie, pruebas en una proporción, en promedio, en la diferencia de dos promedios, en varias proporciones, en la relación de varianzas; además, el cálculo del valor "p" mediante R. Línea cuadrada, coeficiente de correlación lineal, coeficiente de determinación lineal. Prueba de dependencia lineal en términos de relación de F y en términos de t de Student (prueba de Pearson). Uso de R implementación de la prueba de Kolmogorov-Smirnov en la normalidad residual, así como los intervalos de confianza del coeficiente angular y la correlación.

Asistencia y Certificados

Cuota de Asistencia
GRATUITO!
Costo del Certificado de Participación
GRATUITO!

Categorìa

Informatica, Gestión y Análisis de datos

Horas de Entrenamiento

20

Nivel

Beginner

Metodos de Curso

Tutoría

Idioma

Italiano

Duraciòn

8 Semana

Tipología

Online

Estado del Curso

Autoaprendizaje

Iniciar Suscripciones

Feb 3, 2020

Apertura del Curso

Mar 2, 2020

Comenzando la Tutoría

Mar 2, 2020

Tutoría Final

May 20, 2020

Autoaprendizaje

May 21, 2020

Cierra Curso

No establecido
  • Conocer los fundamentos de la probabilidad, binomial, distribuciones de Poisson, distribuciones normales y estadísticas T, Chi Framework y F. 
  • Trace de una o dos muestras a los parámetros de población por medio de intervalos de confianza y pruebas paramétricas, para un determinado nivel de significancia. En particular, probar una proporción, un promedio, una diferencia de promedios, más proporciones, una relación de varianzas. 
  • Ser capaz de tratar la regresión lineal simple en los aspectos de las pruebas de dependencia lineal, de intervalos de confianza, normalidad de los residuos, correlación lineal.
Los requisitos previos: conocimiento de la geometría analítica y gráficos de funciones elementales tales como potencias, raíces, exponenciales y logaritmos; Conocimiento de las derivadas y primitivas de las funciones elementales, con el cálculo de sus integrales definidas.

Sheldon Ross, Probabilità e statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Milano  2008.


El curso está estructurado en 31 lecciones en video, también disponibles en formato pdf que el estudiante está invitado a estudiar en su totalidad. En cada lección requerimos una cierta atención matemática, en el sentido de distinguir claramente entre definiciones, proposiciones o teoremas, posibles pruebas, siempre con al menos un ejemplo o aplicación realizada en su totalidad. Después del texto de cada lección, el texto de algunos ejercicios se propone solo en pdf, que el alumno está invitado a realizar antes de pasar a la siguiente lección. Se da preferencia al uso de tablas numéricas para distribuciones estadísticas, que también se adjuntan en pdf. El uso del software R se reduce a lo esencial.
Para obtener el Certificado de Participación, el estudiante tendrá que pasar los dos cuestionarios del curso.

MARCO MAIOLI

MARCO MAIOLI

Dipartimento di Scienze Fisiche, Informatiche e Matematiche