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El programa inicia con nociones de probabilidad y distribuciones de probabilidad, la base de la estadística, para pasar a la inferencia estadística y de allí continuar con modelos más complejos de análisis y exploración de datos. En este sentido, el abordaje que se utilizará, el de la inferencia estadística, pretende fortalecer los conceptos de estimadores y distribuciones de probabilidad dado que, el objetivo fundamental de la teoría estadística consiste en investigar la posibilidad de extraer de los datos estadísticos inferencias válidas. 

Este Curso Universitario en Estadística Aplicada al Rendimiento e Investigación le brindará al alumno contenidos de nivel teórico de altísima calidad y profundidad. Una de las características que diferencian este Curso de otros es la relación entre las diferentes temáticas del programa a nivel teórico pero, sobre todo, a nivel práctico, haciendo que el alumno obtenga ejemplos reales de equipos y atletas del más alto rendimiento deportivo a nivel mundial.   

Otro punto fuerte de este Curso Universitario es la formación del alumno en el uso de nuevas tecnologías aplicadas al Rendimiento Deportivo. El alumno no solo conocerá la nueva tecnología en el ámbito del rendimiento, sino que aprenderá su uso y, lo que es más importante, la interpretación de los datos que brinda cada dispositivo para tomar mejores decisiones en lo que respecta a la programación del entrenamiento. 

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Este Curso Universitario en Estadística Aplicada al Rendimiento e Investigación contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas de la formación son:

• El desarrollo de numerosos casos prácticos presentados por especialistas en entrenamientos de alto rendimiento deportivo 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen la información indispensable para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• El sistema interactivo de aprendizaje basado en algoritmos para la toma de decisiones 
• Su especial hincapié en las metodologías innovadoras en entrenamientos personales 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

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El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Módulo 1. Estadística aplicada al Rendimiento e investigación 

1.1. Nociones de Probabilidad 

1.1.1. Probabilidad Simple 
1.1.2. Probabilidad Condicional 
1.1.3. Teorema de Bayes 

1.2. Distribuciones de Probabilidad 

1.2.1. Distribución Binomial 
1.2.2. Distribución de Poisson 
1.2.3. Distribución Normal 

1.3. Inferencia Estadística 

1.3.1. Parámetros Poblacionales 
1.3.2. Estimación de Parámetros Poblacionales 
1.3.3. Distribuciones de muestreo asociadas a la distribución normal 
1.3.4. Distribución de la media muestral 
1.3.5. Estimadores puntuales 
1.3.6. Propiedades de los estimadores 
1.3.7. Criterios de comparación de los estimadores 
1.3.8. Estimadores por Regiones de Confianza 
1.3.9. Método de obtención de intervalos de confianza 
1.3.10. Intervalos de confianza asociados a la distribución normal 
1.3.11. Teorema Central del Límite 

1.4. Test de Hipótesis 

1.4.1. El P-Valor 
1.4.2. Potencia estadística 

1.5. Análisis Exploratorio y Estadística Descriptiva 

1.5.1. Gráficos y Tablas 
1.5.2. Prueba de Chi Cuadrado 
1.5.3. Riesgo Relativo 
1.5.4. Odds Ratio 

1.6. La Prueba T

1.6.1. Prueba T para una muestra 
1.6.2. Prueba T para dos muestras independientes 
1.6.3. Prueba T para muestras apareadas 

1.7. Análisis de Correlación 
1.8. Análisis de Regresión Lineal Simple 

1.8.1. La recta de regresión y sus coeficientes 
1.8.2. Residuales 
1.8.3. Valoración de la regresión mediante residuales 
1.8.4. Coeficiente de determinación 

1.9. Varianza y Análisis de Varianza (ANOVA) 

1.9.1. ANOVA de un vía (one-way ANOVA) 
1.9.2. ANOVA de dos vías (two-way ANOVA) 
1.9.3. ANOVA para medidas repetidas 
1.9.4. ANOVA factorial 

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