31 lezioni di probabilità e statistica
Introducción al Curso
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.Informatica, Gestión y Análisis de datos
Horas de Entrenamiento20
NivelBeginner
Metodos de CursoTutoría
Italiano
Duraciòn8 Semana
TipologíaOnline
Estado del CursoAutoaprendizaje
Agenda del Curso
Iniciar Suscripciones
Apertura del Curso
Comenzando la Tutoría
Tutoría Final
Autoaprendizaje
Cierra Curso
Resultados de Aprendizaje
- 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.
Conocimiento Recomendado
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.Libros de texto y lecturas recomendadas
Sheldon Ross, Probabilità e statistica per l’Ingegneria e le Scienze, Milano 2008.
Formato del Curso
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.Reglas para la obtención de certificados y Exámenes
Costo del Certificado de Participación
Para obtener el Certificado de Participación, el estudiante tendrá que pasar los dos cuestionarios del curso.
