• Length:
    4 Weeks
  • Effort:
    5–8 hours per week
  • Price:

    FREE
    Add a Verified Certificate for $49.99 USD

  • Institution
  • Subject:
  • Level:
    Advanced
  • Language:
    Español
  • Video Transcript:
    Español
  • Course Type:
    Self-paced on your time

Prerequisites

Licenciatura

About this course

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Este curso te permitirá desarrollar habilidades como un tomador de decisiones con base a las siguientes competencias:

  • análisis de elementos estadístico de la información
  • conceptos y fundamentos estadísticos para la aplicación del área de ciencia de datos.

Por medio de la estadística descriptiva, el estudio y análisis de distribuciones de probabilidad discreta y continua, así como la estimación por intervalos para la media y la proporción es como lograrás desarrollar ambas competencias.

What you'll learn

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A través de este curso los participantes podrán:

● Aplicar métodos básicos estadísticos al entorno de los negocios

● Utilizar herramientas tecnológicas para desarrollar habilidades cuantitativas

● Interpretar los resultados de métodos estadísticos aplicados a los negocios

Tema 1: Estadística descriptiva

  • 1.1 Tipos de datos; Escalas de medición; Organización de datos cualitativos y cuantitativos; Representación gráfica.
  • 1.2 Medidas de tendencia central; Medidas de posición; Medidas de dispersión; Estadística descriptiva en tu laptop.

Tema 2: Distribuciones de Probabilidad Discreta

  • 2.1 Variable aleatoria discreta; Funciones de densidad y de probabilidad acumulada; Media y varianza de una variable aleatoria discreta; Propiedades fundamentales.
  • 2.2 Distribución Poisson; Distribución Binomial.

Tema 3: Distribuciones de Probabilidad Continua

  • 3.1 Variable aleatoria continua; Funciones de densidad y de probabilidad acumulada; Media y varianza de una variable aleatoria continua; Propiedades fundamentales.
  • 3.2 Distribución Uniforme; Distribución Normal.

Tema 4: Estimación por intervalos para la media y la proporción

  • 4.1 Cálculo de Intervalos de confianza; Cálculo de tamaño de muestra necesario para un error de estimación dado.
  • 4.2 Distribución t de Student.

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José Antonio Núñez Mora
Dr.
Tecnológico de Monterrey

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