Gracias a este Curso Universitario conseguirás sumar en tu carrera profesional y contribuir a incrementar la competitividad de tu empresa”

La predicción se ha convertido en una herramienta fundamental para la toma de decisiones en diversos campos, desde la industria hasta la medicina. Las tecnologías de la información y la comunicación han permitido un crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados, lo que ha llevado a la necesidad de contar con métodos de predicción cada vez más precisos y eficientes. Así, se espera que el mercado mundial de análisis de datos y software de predicción continue aumentando, lo que genera una mayor demanda de esta disciplina.

Ante esta realidad, se hace imprescindible que los profesionales cuenten con conocimientos sólidos en predicción para poder aplicarlos en su campo laboral. Es aquí donde el programa universitario que TECH ha creado responde a las necesidades actuales de los ingenieros. De este modo, brinda una capacitación vanguardista y completa en técnicas de predicción, abarcando temas tan relevantes como la diagnosis y validación del modelo de regresión lineal múltiple.

Una de las grandes ventajas de esta titulación es que se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes acceder a los contenidos desde cualquier parte del mundo, sin restricciones geográficas ni horarias. Además, se utiliza la metodología Relearning, que se basa en el aprendizaje a través de la resolución de problemas reales, lo que hace que el proceso de aprendizaje sea más dinámico y efectivo.

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Este Curso Universitario en Predicción contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• 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 

Tan solo necesitarás de un dispositivo con conexión a internet para acceder a la titulación académica más completa del panorama académico actual”

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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Un equipo de expertos en el campo de la Ingeniería, específicamente en Estadística Aplicada, ha sido el encargado de diseñar el plan de estudios de este programa. Como resultado, TECH ha creado un programa completo y riguroso que abarca toda la información necesaria para dominar esta disciplina en un plazo de 12 semanas. Además del temario completo, se han incluido horas de materiales adicionales variados para que los graduados puedan trabajar de manera personalizada según su nivel de exigencia. Todo esto se presenta en un formato 100% en línea que es cómodo y flexible y es compatible con cualquier dispositivo que tenga conexión a internet.

Un plan de estudios que abarca la regresión Ridge, Lasso y Elasticnet con la que profundizarás en los modelos de predicción para realizar una inferencia estadística efectiva” 

Módulo 1. Métodos de predicción lineal

1.1. El modelo de Regresión lineal simple 

1.1.1. Introducción a los modelos de regresión y pasos previos en la regresión simple: exploración de los datos 
1.1.2. Modelo 
1.1.3. Hipótesis 
1.1.4. Parámetros 

1.2. Estimación y contrastes de la regresión lineal simple 

1.2.1. Estimación puntual de los parámetros del modelo 

1.2.1.1. Método de mínimos cuadrados 
1.2.1.2. Los estimadores de máxima verosimilitud 

1.2.2. Inferencia sobre los parámetros del modelo bajo las hipótesis de Gauss-Markov 

1.2.2.1. Intervalos  
1.2.2.2. Test 

1.2.3. Intervalo de confianza para la respuesta media e intervalo de predicción de nuevas observaciones 
1.2.4. Inferencias simultáneas en la regresión simple 
1.2.5. Bandas de confianza y de predicción 

1.3. Diagnosis y validación del modelo de regresión lineal simple 

1.3.1. Análisis de la varianza (ANOVA) del modelo de regresión simple 
1.3.2. Diagnósticos del modelo 

1.3.2.1. Evaluación gráfica de la linealidad y verificación de las hipótesis mediante el análisis de los residuos 
1.3.2.2. Test de falta de ajuste lineal 

1.4. El modelo de regresión lineal múltiple 

1.4.1. Exploración de los datos con herramientas de visualización multidimensional 
1.4.2. Expresión matricial del modelo y los estimadores de los coeficientes 
1.4.3. Interpretación de los coeficientes del modelo múltiple 

1.5. Estimación y contrastes de la regresión lineal múltiple 

1.5.1. Leyes de los estimadores de los coeficientes, de las predicciones y de los residuos 
1.5.2. Aplicación de las propiedades de las matrices idempotentes 
1.5.3. Inferencia en el modelo lineal múltiple 
1.5.4. Anova del modelo 

1.6. Diagnosis y validación del modelo de regresión lineal múltiple 

1.6.1. Test de “ligaduras” para resolver restricciones lineales sobre los coeficientes  

1.6.1.1. El principio de la variabilidad incremental 

1.6.2. Análisis de los residuos 
1.6.3. Transformaciones de Box-Cox 

1.7. El problema de la multicolinealidad 

1.7.1. Detección 
1.7.2. Soluciones 

1.8. Regresión polinómica 

1.8.1. Definición y ejemplo 
1.8.2. Forma de matriz y cálculo de estimaciones 
1.8.3. Interpretación 
1.8.4. Aproximaciones alternativas 

1.9. Regresión con variable cualitativas 

1.9.1. Variables ficticias en regresión (dummies) 
1.9.2. Interpretación de los coeficientes  
1.9.3. Aplicaciones 

1.10. Criterio de selección de modelos 

1.10.1. El estadístico Cp de Mallows 
1.10.2. La validación cruzada de modelos 
1.10.3. La selección automática por pasos 

Módulo 2. Técnicas avanzadas de predicción

2.1. El modelo general de regresión lineal

2.1.1. Definición
2.1.2. Propiedades
2.1.3. Ejemplos

2.2. Regresión de mínimos cuadrados parciales

2.2.1. Definición
2.2.2. Propiedades
2.2.3. Ejemplos

2.3. Regresión sobre componentes principales

2.3.1. Definición
2.3.2. Propiedades
2.3.3. Ejemplos

2.4. Regresión RRR

2.4.1. Definición
2.4.2. Propiedades
2.4.3. Ejemplos

2.5. Regresión Ridge

2.5.1. Definición
2.5.2. Propiedades
2.5.3 Ejemplos

2.6. Regresión Lasso

2.6.1. Definición
2.6.2. Propiedades
2.6.3. Ejemplos

2.7. Regresión Elasticnet

2.7.1. Definición
2.7.2. Propiedades
2.7.3. Ejemplos

2.8. Modelos de predicción no lineal 

2.8.1. Modelos de regresión no lineales 
2.8.2. Mínimos cuadrados no lineales 
2.8.3. Transformación a un modelo lineal 

2.9. Estimación de parámetros en un sistema no lineal 

2.9.1. Linealización 
2.9.2. Otros métodos de estimación de parámetros 
2.9.3. Valores iniciales 
2.9.4. Programas de cómputo 

2.10. Inferencia estadística en regresión no lineal 

2.10.1. La inferencia estadística en la regresión no lineal 
2.10.2. Validación de la inferencia aproximada 
2.10.3. Ejemplos

Progresa de un modo mucho más ágil por el temario de esta titulación gracias al método Relearning empleado por TECH”