Titulación universitaria
La mayor facultad de ingeniería del mundo”
Presentación
Con esta Licenciatura en Estadística Aplicada adquirirás las capacidades y conocimientos de un especialista de primer nivel”
Decidir cuál va a ser la Licenciatura de elección es una decisión que requiere de un análisis de factores amplio y objetivo. Necesitado de personal especializado, que posea la mayor capacitación posible, el sector de la Estadística Aplicada valora de manera muy especial los perfiles que incorporan habilidades transversales para comprender, analizar y sacar conclusiones significativas a partir de datos.
Con esta Licenciatura de TECH, el alumno no solo dominará herramientas estadísticas avanzadas, sino que también se convertirá en un solucionador de problemas, capaz de tomar decisiones informadas en un mundo impulsado por la información. Desde el diseño de experimentos, hasta la predicción de tendencias, la Estadística Aplicada brindará a los estudiantes la oportunidad de influir en la forma en la que se entiende y se moldea el entorno.
Así, se sumergirán en la comprensión del azar y la probabilidad, fundamentales para el análisis de datos. Luego, ahondarán en las técnicas para describir y explorar conjuntos de datos, así como herramientas matemáticas en álgebra y matemática discreta. Además, se incluirá el estudio de la estadística económica, recopilando información social y de mercados. Asimismo, los alumnos profundizarán con métodos matemáticos específicos para la estadística, adquiriendo habilidades en programación y en el uso de software estadístico y bases de datos.
De igual forma, se desarrollarán competencias en estimación, depuración de datos y manipulación estadística, con énfasis en áreas como la investigación comercial, la salud y la economía. Finalmente, abordarán la ética profesional, habilidades directivas y metodología de investigación, lo que les permitirá, no solo manejar datos, sino también liderar equipos y aplicar conocimientos de manera ética y efectiva en la resolución de problemas reales.
TECH ofrece la mayor calidad del panorama académico online, permitiendo optimizar el tiempo, sin desplazamientos forzosos y adaptando el estudio al horario personal. Se trata de una oportunidad única para capacitarse con la comodidad y flexibilidad del método online más eficaz del panorama universitario actual.
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TECH brinda la oportunidad de obtener la Licenciatura en Estadística Aplicada en un formato 100% en línea, con titulación directa y un programa diseñado para aprovechar cada tarea en la adquisición de competencias para desempeñar un papel relevante en la empresa. Pero, además, con este programa, el estudiante tendrá acceso al estudio de idiomas extranjeros y formación continuada de modo que pueda potenciar su etapa de estudio y logre una ventaja competitiva con los egresados de otras universidades menos orientadas al mercado laboral. Un camino creado para conseguir un cambio positivo a nivel profesional, relacionándose con los mejores y formando parte de la nueva generación de profesionales ingenieros capaces de desarrollar su labor en cualquier lugar del mundo.
Lleva tus habilidades analíticas al siguiente nivel gracias a esta Licenciatura en Estadística Aplicada”
Plan de estudios
El estudiante cursará el plan de estudios recorriendo las diferentes áreas específicas que le permitirán dominar el mundo de la Estadística Aplicada, con un enfoque integral de la interpretación de datos, desde la base del azar y la probabilidad hasta el dominio de técnicas avanzadas de análisis estadístico. Gracias a este programa, el estudiante saldrá pertrechado de todos los conocimientos necesarios para desempeñarse profesionalmente a un alto nivel.
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El programa de la Licenciatura en Estadística Aplicada se imparte en formato 100% en línea, para que el estudiante pueda elegir el momento y el lugar que mejor se adapte a la disponibilidad, horarios e intereses. Este programa, que se desarrolla a lo largo de 4 años, pretende ser una experiencia única y estimulante que siembre las bases para el éxito profesional.
Durante las 40 asignaturas de la formación, el estudiante analizará multitud de casos prácticos mediante los escenarios simulados planteados en cada uno de ellos. Ese planteamiento práctico se completará con actividades y ejercicios, acceso a material complementario, vídeos in focus, videos de apoyo, clases magistrales y presentaciones multimedia, para hacer sencillo lo más complejo y establecer una dinámica de trabajo que permita al estudiante la correcta adquisición de competencias.
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Dónde, cuándo y cómo se imparte
Esta Licenciatura se ofrece 100% en línea, por lo que alumno podrá cursarla desde cualquier sitio, haciendo uso de una computadora, una tableta o simplemente mediante su smartphone.
Además, podrá acceder a los contenidos tanto online como offline. Para hacerlo offline, bastará con descargarse los contenidos de los temas elegidos, en el dispositivo y abordarlos sin necesidad de estar conectado a internet.
El alumno podrá cursar la Licenciatura a través de sus 40 asignaturas, de forma autodirigida y asincrónica. Adaptamos el formato y la metodología para aprovechar al máximo el tiempo y lograr un aprendizaje a medida de las necesidades del alumno.
Asignatura 1. Azar y Probabilidad
Asignatura 2. Descripción y Exploración de Datos
Asignatura 3. Álgebra y Matemática Discreta
Asignatura 4. Estadística Económica
Asignatura 5. Fuentes y Técnicas de Recogida de Información Social y de Mercados
Asignatura 6. Métodos Matemáticos para Estadística I
Asignatura 7. Métodos Matemáticos para Estadística II
Asignatura 8. Métodos Matemáticos para Estadística III
Asignatura 9. Programación I
Asignatura 10. Programación II
Asignatura 11. Software Estadístico I
Asignatura 12. Bases de Datos: Diseño y Gestión
Asignatura 13. Inglés
Asignatura 14. Estimación I
Asignatura 15. Estimación II
Asignatura 16. Estudio y Depuración de Datos
Asignatura 17. Matemáticas con Ordenador
Asignatura 18. Probabilidad y Procesos Dinámicos
Asignatura 19. Sistema Estadístico e Indicadores Económicos
Asignatura 20. Software Estadístico II
Asignatura 21. Técnicas de Optimización
Asignatura 22. Aplicaciones Estadísticas a la Industria
Asignatura 23. Diseño de Experimentos
Asignatura 24. Diseños Muestrales
Asignatura 25. Diseños Muestrales Avanzados y Estadísticas Oficiales
Asignatura 26. Investigación Comercial y Análisis de Mercados: Procedimientos y Aplicaciones
Asignatura 27. Métodos Avanzados de Diseño de Experimentos
Asignatura 28. Métodos de Predicción Lineal
Asignatura 29. Simulación y Líneas de Espera
Asignatura 30. Técnicas Estadísticas Multivariantes I
Asignatura 31. Técnicas Estadísticas Multivariantes II
Asignatura 32. Aplicaciones Estadísticas en Ciencias de la Salud
Asignatura 33. Metodología Seis Sigma para la Mejora de la Calidad
Asignatura 34. Métodos Econométricos en Economía y Finanzas
Asignatura 35. Series Temporales
Asignatura 36. Técnicas Avanzadas de Predicción
Asignatura 37. Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas
Asignatura 38. Ética Profesional
Asignatura 39. Habilidades Directivas y Liderazgo
Asignatura 40. Metodología de la Investigación
Convertirás datos en oportunidades y revelarás los secretos detrás de cada cifra para impulsar el progreso y la innovación”
Asignatura 1. Azar y probabilidad
Tema 1. Modelos probabilísticos
1.1. Introducción
1.2. Fenómenos aleatorios
1.3. Espacios de probabilidad
1.4. Propiedades de la probabilidad
1.5. Combinatoria
Tema 2. Probabilidad condicionada
2.1. Definición de probabilidad condicionada
2.2. Independencia de sucesos
2.3. Propiedades de la independencia de sucesos
2.4. La Fórmula de la Probabilidad Total
2.5. La Fórmula de Bayes
Tema 3. Variables aleatorias unidimensionales
3.1. Concepto de variable aleatoria unidimensional
3.2. Operaciones con variables aleatorias
3.3. Función de distribución de una variable aleatoria
3.4. Unidimensional. Propiedades
3.5. Variables aleatoria discreta, continua y mixta
3.6. Transformaciones de variables aleatorias
Tema 4. Características de las variables aleatorias unidimensionales
4.1. Esperanza matemática. Propiedades del operador esperanza
4.2. Momentos respecto al origen. Momentos respecto a la media
4.3. Relaciones entre momentos
4.4. Medidas de posición, dispersión y forma
4.5. Teorema de Chebychev
Tema 5. Distribuciones discretas
5.1. Distribución degenerada
5.2. Distribución uniforme sobre n puntos
5.3. Distribución de Bernouilli
5.4. Distribución binomial
5.5. Distribución de Poisson
5.6. Distribución binomial negativa
5.7. Distribución geométrica
5.8. Distribución hipergeométrica
Tema 6. Distribución normal
6.1. Introducción
6.2. Características de una distribución normal
6.3. Representación de una distribución normal
6.4. Aproximación de una binomial por una normal
Tema 7. Otras distribuciones continuas
7.1. Distribución uniforme
7.2. Distribución gamma
7.3. Distribución exponencial
7.4. Distribución beta
Tema 8. Variable aleatoria bidimensional
8.1. Introducción
8.2. Variable aleatoria bidimensional
8.3. Variable aleatoria bidimensional discreta. Función de masa
8.4. Variable aleatoria bidimensional continua. Función de densidad
Tema 9. Distribuciones variable aleatoria bidimensional
9.1. Función de distribución conjunta. Propiedades
9.2. Distribuciones marginales
9.3. Distribuciones condicionadas
9.4. Variables aleatorias independientes
Tema 10. Leyes de los grandes números y Teorema Central del Límite
10.1. Sucesiones de variables aleatorias
10.2. Convergencia de sucesiones de variables aleatorias. Relaciones entre los distintos tipos de convergencia
10.2.1. Convergencia Puntual
10.2.2. Convergencia casi segura
10.2.3. Convergencia en probabilidad
10.2.4. Convergencia en ley o en distribución
10.3. Leyes de los Grandes Números
10.4. Problema central del límite clásico
Asignatura 2. Descripción y Exploración de Datos
Tema 1. Introducción a la estadística
1.1. Conceptos básicos estadística
1.2. Objetivo del análisis exploratorio de datos o estadística descriptiva
1.3. Tipos de variables y escalas de medida
1.4. Redondeos y notación científica
Tema 2. Resumen de datos estadísticos
2.1. Distribuciones de frecuencias: tablas
2.2. Agrupamiento en intervalos
2.3. Representaciones gráficas
2.4. Diagrama diferencial
2.5. Diagrama integral
Tema 3. Estadística descriptiva unidimensional
3.1. Características de posición central: media, mediana, moda
3.2. Otras características de posición: cuartiles, deciles y percentiles
3.3. Características de dispersión: varianza y desviación típica (muestrales y poblacionales), rango, rango inter-cuartil
3.4. Características de dispersión relativa
3.5. Puntuaciones tipificadas
3.6. Características de forma: simetría y curtosis
Tema 4. Complementos en el estudio de una variable
4.1. Análisis exploratorio: diagrama de caja y otros gráficos
4.2. Transformación de variables
4.3. Otras medias: geométrica, armónica, cuadrática
4.4. La desigualdad de Chebyshev
Tema 5. Estadística descriptiva bidimensional
5.1. Distribuciones de frecuencias bidimensionales
5.2. Tablas estadísticas de doble entrada. Distribuciones marginales y condicionadas
5.3. Conceptos de independencia y dependencia funcional
5.4. Representaciones gráficas
Tema 6. Complementos en el estudio de dos variables
6.1. Características numéricas de una distribución bidimensional
6.2. Momentos conjuntos, marginales y condicionados
6.3. Relación entre medidas marginales y condicionales
Tema 7. Regresión
7.1. Línea general de regresión
7.2. Curvas de regresión
7.3. Ajuste lineal
7.4. Predicción y error
Tema 8. Correlación
8.1. Concepto de correlación
8.2. Razones de correlación
8.3. Coeficiente de correlación de Pearson
8.4. Análisis de la correlación
Tema 9. Correlación entre atributos
9.1. Coeficiente de Sperman
9.2. Coeficiente Kendall
9.3. Chi cuadrado
Tema 10. Introducción a las series temporales
10.1. Series temporales
10.2. Proceso estocástico
10.2.1. Procesos estacionarios
10.2.2. Procesos no estacionarios
10.3. Modelos
10.4. Aplicaciones
Asignatura 3. Algebra y Matemática Discreta
Tema 1. Métodos de prueba, inducción y recursión
1.1. Variables y cuantificadores
1.2. Métodos de prueba
1.3. Inducción
1.4. Recursión
Tema 2. Conjuntos y funciones
2.1. Conjuntos
2.2. Operaciones con conjuntos
2.3. Funciones
2.4. Cardinalidad
Tema 3. Teoría de números y aritmética modular
3.1. Divisibilidad y aritmética modular
3.2. Números primos
3.3. Máximo común divisor y mínimo común múltiplo
3.4. Congruencias lineales
3.5. Teorema chino del resto
3.6. El pequeño teorema de Fermat
3.7. Raíz primitiva y logaritmo discreto
3.8. Algoritmo de Diffie-Hellman
Tema 4. Operaciones con matrices
4.1. El concepto de matriz
4.2. Operaciones fundamentales con matrices
4.3. La matriz identidad y la potencia de una matriz
4.4. Las matrices cero-uno
4.5. La matriz transpuesta, inversa y el determinante
Tema 5. Relaciones
5.1. Relaciones binarias y sus propiedades
5.2. Relaciones n-arias
5.3. Representación de relaciones
5.4. Cierre de una relación
Tema 6. Eliminación gaussiana
6.1. Resolución automática de sistemas de ecuaciones
6.2. Eliminación gaussiana ingenua
6.3. Vector de error y vector residual
6.4. Eliminación gaussiana con pivotaje parcial escalado
Tema 7. Programación lineal
7.1. Problemas de programación lineal
7.2. Forma estándar
7.3. Forma distensionada
7.4. Dualidad
Tema 8. Algoritmo Simplex
8.1. Qué es el algoritmo Simplex
8.2. Interpretación geométrica
8.3. Pivotaje
8.4. Inicialización
8.5. Cuerpo del algoritmo
Tema 9. Grafos
9.1. Introducción a los grafos
9.2. Relaciones de vecindad
9.3. Representación de grafos
9.4. Grafos isomorfos
9.5. Conectividad en grafos
Tema 10. Árboles
10.1. Introducción a los árboles
10.2. Aplicaciones de los árboles
10.3. Recorrido de árboles
Asignatura 4. Estadística Económica
Tema 1. Introducción
1.1. Definición de número índice
1.2. Usos de los números índice
1.3. Problemas relacionados con los números
Tema 2. Clasificación de los índices
2.1. Concepto y clasificación
2.2. Índice simple
2.3. Índice compuesto
2.4. Según el tipo de magnitud
Tema 3. Índices simples
3.1. Tasas de variación
3.2. Índices simples cuánticos o de producción
3.3. Índices simples más utilizados
Tema 4. Índices compuestos sin ponderar
4.1. Definición y propiedades
4.2. Índice de Sauerbeck
4.3. Índice de Bradstreet-Dûtot
Tema 5. Índices compuestos ponderados
5.1. Índices de Laspeyres
5.2. Índices de Paasche
5.3. Índices de Edgeworth
5.4. Índices de Fisher
Tema 6. Índices de valor
6.1. Índices de precios
6.2. Índices de cantidades
6.3. Índices de valores
Tema 7. Propiedades de los índices
7.1. Propiedades de los números índices simples
7.2. Propiedades de los números índices compuestos
7.3. Cumplimiento de las propiedades por los índices de precios
Tema 8. Operaciones con índices
8.1. Renovación
8.2. Enlace
8.3. Cambio de base
Tema 9. Índices encadenados
9.1. Índices en cadena
9.2. El índice de volumen de Laspeyres encadenado
9.3. Cambio de base en una serie de números índices
Tema 10. Valoración de series
10.1. Deflación de series económicas
10.2. Renovación de componentes y de coeficientes de ponderación en los números índices complejos
10.3. Enlace o empalme de series de números índices con distinta base
Asignatura 5. Fuentes y Técnicas de recogida de información social y de mercados
Tema 1. Concepto de investigación social y de mercados
1.1. Definición
1.2. Cualidades
1.3. Papel de la Investigación social y de mercados
Tema 2. La investigación social y de mercados
2.1. Objetivos
2.2. Alcance
2.3. Planificación
2.4. Diseño
Tema 3. Fuentes de información
3.1. Concepto
3.2. Tipos de fuente de información
3.3. Fuentes secundarias
3.4. Fuentes primarias
Tema 4. Estrategias de búsqueda, medición de las fuentes de información y evaluación
4.1. Tipo de estrategias
4.2. Selección de la información
4.3. Evaluación de la información
Tema 5. Métodos y técnicas de recogida de información
5.1. Procesos metodológicos
5.1.1. Planteamiento inicial
5.1.2. Planificación de la investigación
5.1.3. Recogida de datos
5.1.4. Análisis de resultados
5.1.5. Elaboración del informe
5.2. Técnicas proyectivas
5.3. La observación
5.4. Pseudocompra
Tema 6. El impacto de las nuevas técnicas de recogida de información y sus soportes específicos
6.1. Encuesta
6.2. Paneles
6.3. Observación
6.4. Cuestionario y protocolos de recogida
Tema 7. Los métodos cualitativos de obtención de información
7.1. Características de la encuesta
7.2. Tipos de encuesta
7.3. Diseño del cuestionario
7.4. Estructura y secuencia del cuestionario
Tema 8. El trabajo de campo
8.1. Planificación de trabajo de campo
8.2. Proceso secuencial de la recogida de datos
8.3. Metodologías
8.3.1. Cuantitativas
8.3.2. No cuantitativas
8.4. Evaluación del trabajo de campo
Tema 9. El muestreo en investigación social y de mercados
9.1. El proceso de muestreo en investigación de mercados
9.2. Métodos de muestreo
9.3. Determinación del tamaño de la muestra
9.4. Error de la muestra
Tema 10. Sistema de información de mercadotecnia
10.1. Concepto
10.2. Análisis de oportunidades y amenazas
10.3. Objetivos
10.4. Estrategias de mercadotecnia
10.5. Acciones, Resultados y control
Asignatura 6. Métodos matemáticos para estadística I
Tema 1. Los números reales
1.1. Propiedades de los números reales
1.2. Desigualdades
1.3. Valor absoluto
Tema 2. Funciones reales
2.1. Dominio e Imagen
2.2. Operaciones con funciones
2.3. Simetría, periodicidad
2.4. Crecimiento, extremos locales, concavidad
2.5. Funciones básicas
2.6. Traslaciones y dilataciones
Tema 3. Límite y continuidad de funciones
3.1. Noción de límite en un punto
3.2. Limites laterales
3.3. Limites infinitos y en el infinito
3.4. Asíntotas
3.5. Continuidad
3.6. Teoremas sobre funciones continuas en un intervalo cerrado
Tema 4. La derivada y sus aplicaciones
4.1. Noción de derivada
4.2. Recta tangente
4.3. Reglas de derivación
4.4. Teoremas sobre funciones derivables
4.5. Aplicaciones de estos teoremas
4.6. Representación gráfica de funciones
Tema 5. Teorema del valor medio
5.1. Definición
5.2. Interpretación geométrica
5.3. Aplicaciones
Tema 6. Optimización
6.1. Introducción a la optimización
6.2. Problemas de programación Lineal
6.3. Método Simplex
Tema 7. Integrales indefinidas
7.1. La primitiva de una función
7.2. Reglas para el cálculo de primitivas: sustitución
7.3. Integración por partes
7.4. Integración de funciones racionales
7.5. Integración de funciones trigonométricas
Tema 8. La integral definida
8.1. Definición
8.2. Propiedades de la integral definida
8.3. Teorema fundamental del Cálculo
8.4. Aplicaciones de la integral definida
Tema 9. Integrales impropias
9.1. Definición de integrales impropias
9.2. Integrales impropias de 1ª especie
9.3. Integrales impropias de 2ª especie
9.4. Criterios de convergencia
Tema 10. Series numéricas
10.1. Condición necesaria de convergencia
10.2. Series geométricas, telescópicas, armónicas
10.3. Criterios de convergencia para las series con términos positivos: comparación, criterio del cociente, criterio de la raíz, criterio de la integral
10.4. Series alternadas, criterio de Leibniz
10.5. Convergencia absoluta y convergencia condicional
Asignatura 7. Métodos matemáticos para estadística II
Tema 1. Matrices
1.1. Definición
1.2. Matrices escalonadas
1.3. Operaciones con matrices
1.4. Matrices regulares
1.5. Matrices elementales
1.6. Inversa por Gauss
Tema 2. Sistemas lineales
2.1. Introducción
2.2. Resolución de sistemas lineales por Gauss
2.3. Problemas
Tema 3. Teorema de Rouché-Frobenius
3.1. Definición
3.2. Demostración
3.3. Aplicaciones
Tema 4. Espacios vectoriales
4.1. Espacios vectoriales
4.2. Subespacios vectoriales
4.3. Dependencia e independencia lineal
4.4. Base y dimensión de un espacio vectorial
4.5. Cambio de base
4.6. Ecuaciones paramétricas e implícitas
4.7. Eliminación de parámetros
Tema 5. Aplicaciones lineales
5.1. Aplicaciones lineales
5.2. Imagen de una aplicación lineal
5.3. Núcleo de una aplicación lineal
5.4. Determinación de una aplicación lineal
5.5. Ecuaciones de una aplicación lineal
5.6. Operaciones con aplicaciones lineales
Tema 6. Rango y determinante
6.1. Definición de determinante
6.2. Desarrollo por adjuntos
6.3. Propiedades y cálculo de determinante
6.4. Rango de una matriz por determinantes
6.5. Eliminación de parámetros usando determinantes
Tema 7. Matriz inversa
7.1. Concepto
7.2. Propiedades de la matriz inversa
7.3. Métodos de inversión de matrices
Tema 8. Regla de Cramer
8.1. Definición
8.2. Propiedades
8.3. Aplicaciones
Tema 9. Diagonalización
9.1. Endomorfismo de un espacio vectorial
9.2. Autovalores y autovectores
9.3. Polinomio característico
9.4. Diagonalización de matrices
Tema 10. Teorema de Cayley-Hamilton
10.1. Definición
10.2. Demostración
10.3. Aplicaciones
Asignatura 8. Métodos matemáticos para estadística III
Tema 1. Polinomio de Taylor
1.1. Fórmula de Taylor con resto
1.2. Aplicaciones
1.3. Desarrollos en serie de Taylor
Tema 2. Series de potencias
2.1. Definición
2.2. Convergencia de series de potencias
2.3. Derivación e integración
Tema 3. Funciones de varias variables
3.1. Funciones de R^n en R^m
3.2. Límites y continuidad
3.3. Derivadas parciales
3.4. Diferenciabilidad
3.5. Gradiente y curvas de nivel
3.6. Extremos locales de funciones de dos variables
Tema 4. Multiplicadores de Lagrange
4.1. Definición
4.2. Propiedades
4.3. Aplicaciones
Tema 5. Integrales dobles
5.1. Definición
5.2. Propiedades
5.3. Problemas
Tema 6. Integrales triples
6.1. Definición
6.2. Propiedades
6.3. Problemas
Tema 7. Formas bilineales
7.1. Matrices asociadas a una forma bilineal en distintas bases
7.2. Formas bilineales simétricas
7.3. Formas bilineales antisimétricas
Tema 8. Formas cuadráticas
8.1. Expresión matricial de una forma cuadrática
8.2. Matrices congruentes
8.3. Vectores conjugados
8.4. Núcleo
8.5. Diagonalización
8.6. Clasificación de las formas cuadráticas
8.7. Aplicación a extremos de funciones de varias variables
Tema 9. Espacios vectoriales euclideos
9.1. Producto escalar
9.2. Matriz métrica
9.3. Normas, distancias
9.4. Vectores ortogonales y ortonormales
9.5. Proyección ortogonal
Tema 10. Método de mínimos cuadrados
10.1. Definición
10.2. Propiedades
10.3. Aplicaciones
Asignatura 9. Programación I
Tema 1. Introducción a la programación
1.1. Estructura básica de un ordenador
1.2. Software
1.3. Lenguajes de programación
1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática
Tema 2. Diseño de algoritmos
2.1. La resolución de problemas
2.2. Técnicas descriptivas
2.3. Elementos y estructura de un algoritmo
Tema 3. Elementos de un programa
3.1. Origen y características del lenguaje C++
3.2. El entorno de desarrollo
3.3. Concepto de programa
3.4. Tipos de datos fundamentales
3.5. Operadores
3.6. Expresiones
3.7. Sentencias
3.8. Entrada y salida de datos
Tema 4. Sentencias de control
4.1. Sentencias
4.2. Bifurcaciones
4.3. Bucles
Tema 5. Abstracción y modularidad: funciones
5.1. Diseño modular
5.2. Concepto de función y utilidad
5.3. Definición de una función
5.4. Flujo de ejecución en la llamada de una función
5.5. Prototipo de una función
5.6. Devolución de resultados
5.7. Llamada a una función: parámetros
5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
5.9. Ámbito identificador
Tema 6. Estructuras de datos estáticas
6.1. Matrices
6.2. Matrices. Poliedros
6.3. Búsqueda y ordenación
6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
6.5. Estructuras. Uniones
6.6. Nuevos tipos de datos
Tema 7. Estructuras de datos dinámicas: punteros
7.1. Concepto. Definición de puntero
7.2. Operadores y operaciones con punteros
7.3. Matrices de punteros
7.4. Punteros y Matrices
7.5. Punteros a cadenas
7.6. Punteros a estructuras
7.7. Indirección múltiple
7.8. Punteros a funciones
7.9. Paso de funciones, estructuras y matrices como parámetros de funciones
Tema 8. Ficheros
8.1. Conceptos básicos
8.2. Operaciones con ficheros
8.3. Tipos de ficheros
8.4. Organización de los ficheros
8.5. Introducción a los ficheros C++
8.6. Manejo de ficheros
Tema 9. Recursividad
9.1. Definición de recursividad
9.2. Tipos de recursión
9.3. Ventajas e inconvenientes
9.4. Consideraciones
9.5. Conversión recursivo-iterativa
9.6. La pila de recursión
Tema 10. Prueba y documentación
10.1. Pruebas de programas
10.2. Prueba de la caja blanca
10.3. Prueba de la caja negra
10.4. Herramientas para realizar las pruebas
10.5. Documentación de programas
Asignatura 10. Programación II
Tema 1. Introducción a la programación orientada a objetos
1.1. Introducción a la programación orientada a objetos
1.2. Diseño de clases
1.3. Introducción a Lenguaje Unificado de Modelado (UML) para el modelado de los problemas
Tema 2. Relaciones entre clases
2.1. Abstracción y herencia
2.2. Conceptos avanzados de herencia
2.3. Polimorfismo
2.4. Composición y agregación
Tema 3. Introducción a los patrones de diseño para problemas orientados a objetos
3.1. Qué son los patrones de diseño
3.2. Patrón Factory
3.3. Patrón Singleton
3.4. Patrón Observer
3.5. Patrón Composite
Tema 4. Excepciones
4.1. ¿Qué son las excepciones?
4.2. Captura y gestión de excepciones
4.3. Lanzamiento de excepciones
4.4. Creación de excepciones
Tema 5. Interfaces de usuarios
5.1. Introducción a Qt
5.2. Posicionamiento
5.3. ¿Qué son los eventos?
5.4. Eventos: definición y captura
5.5. Desarrollo de interfaces de usuario
Tema 6. Introducción a la programación concurrente
6.1. Introducción a la programación concurrente
6.2. El concepto de proceso e hilo
6.3. Interacción entre procesos o hilos
6.4. Los hilos en C++
6.5. Ventajas e inconvenientes de la programación concurrente
Tema 7. Gestión de hilos y sincronización
7.1. Ciclo de vida de un hilo
7.2. La Clase Hilo (Thread)
7.3. Planificación de hilos
7.4. Grupos hilos
7.5. Hilos de tipo demonio
7.6. Sincronización
7.7. Mecanismos de bloqueo
7.8. Mecanismos de comunicación
7.9. Monitores
Tema 8. Problemas comunes dentro de la programación concurrente
8.1. El problema de los productores consumidores
8.2. El problema de los lectores y escritores
8.3. El problema de la cena de los filósofos
Tema 9. Documentación y pruebas de software
9.1. ¿Por qué es importante documentar el software?
9.2. Documentación de diseño
9.3. Uso de herramientas para la documentación
Tema 10. Pruebas de software
10.1. Introducción a las pruebas del software
10.2. Tipos de pruebas
10.3. Prueba de unidad
10.4. Prueba de integración
10.5. Prueba de validación
10.6. Prueba del sistema
Asignatura 11. Software estadístico I
Tema 1. Introducción al entorno SPSS
1.1. Como funciona SPSS
1.2. Creación, listado y remoción de objetos en memoria
1.3. Comparativa con otros programas de software estadístico
Tema 2. Consola en SPSS
2.1. Entorno consola en SPSS
2.2. Principales controles
2.3. Importar datos desde EXCEL
Tema 3. Modo script en SPSS
3.1. Entorno script en SPSS
3.2. Principales comandos
3.3. Scripts en modo por lotes
Tema 4. Objetos en SPSS
4.1. Objetos
4.2. Leyendo datos desde un archivo
4.3. Guardando datos
4.4. Generación de datos
Tema 5. Estructuras de control de flujo de ejecución
5.1. Estructuras condicionales
5.2. Estructuras repetitivas/iterativas
5.3. Vectores y matrices
Tema 6. Operaciones con objetos
6.1. Creación de objetos
6.2. Conversión de objetos
6.3. Operadores
6.4. Como acceder los valores de un objeto: el sistema de indexación
6.5. Accediendo a los valores de un objeto con nombres
6.6. El editor de datos
6.7. Funciones aritméticas simples
6.8. Cálculos con Matrices
Tema 7. Funciones en SPSS
7.1. Bucles y vectorización
7.2. Creando sus propias funciones
7.3. Principales funciones
7.3.1. Funciones aritméticas
7.3.2. Funciones estadísticas
7.3.3. Funciones de cadena
7.3.4. Funciones de conversión de cadena/numérica
7.3.5. Funciones de fecha y hora
7.3.6. Funciones de variables aleatorias y de distribución
7.3.7. Funciones de valores perdidos
7.3.8. Funciones lógicas
Tema 8. Gráficos en SPSS
8.1. Manejo de gráficos
8.2. Abriendo múltiples dispositivos gráficos
8.3. Disposición de una gráfica
8.4. Funciones graficas
8.5. Parámetros gráficos
Tema 9. Paquetes de SPSS
9.1. Librería SPSS
9.2. Paquetes SPSS
Tema 10. Estadística en SPSS
10.1. Un ejemplo simple de análisis de varianza
10.2. Formulas
10.3. Funciones genéricas
Asignatura 12. Bases de datos: diseño y gestión
Tema 1. Introducción a las Bases de Datos
1.1. ¿Qué es una Base datos?
1.2. Historia de los sistemas de Bases de Datos
1.3. Bases de datos en la vida cotidiana
Tema 2. Sistema de información y Bases de Datos
2.1. Conceptos
2.2. Características
2.3. Evolución de las bases de datos
Tema 3. Definición y características
de un Sistema Gestor de Bases de Datos
3.1. Historia y arquitectura de un sistema de gestión de bases de datos
3.2. Definición de la base de datos
3.3. Características principales
3.4. Manipulación de la base de datos
Tema 4. Arquitectura de los Sistemas Gestores de Bases de Datos
4.1. Arquitecturas centralizadas y cliente-servidor
4.2. Arquitecturas de sistemas servidores
4.3. Sistemas paralelos
4.4. Sistemas distribuidos
4.5. Tipos de redes
Tema 5. Principales Sistemas Gestores de Bases de Datos (SGBD)
5.1. Tipos de SGBD
5.2. Funciones de los gestores de bases de datos
5.3. Comparativa de los principales SGBD
Tema 6. Desarrollo de aplicaciones de Bases de Datos
6.1. Interfaces web para bases de datos
6.2. Ajuste del rendimiento
6.3. Pruebas de Rendimiento
6.4. Normalización
6.5. Comercio electrónico
6.6. Sistema Heredados
Tema 7. Etapas de diseño de Bases de Datos
7.1. Diseño conceptual
7.2. Diseño lógico
7.3. Diseño de aplicaciones
Tema 8. Implementación de la Base de Datos
8.1. Lenguaje de consulta estructurado (SQL)
8.2. Procesamiento de datos
8.3. Consulta de datos
8.4. Gestión de la Base de Datos con SQL
8.5. Trabajando con Bases de Datos SQLite
Tema 9. Nociones de HTML y expresiones regulares
9.1. Estructura y código de una página web
9.2. Etiquetas y atributos HTML y hoja de estilo en cascada CSS
9.3. Búsqueda de textos con expresiones regulares
9.4. Caracteres especiales, conjuntos, grupos y repeticiones
Tema 10. Recopilación y almacenamiento de datos de páginas web
10.1. Introducción a las herramientas de raspado Web
10.2. Programación de herramientas de raspado Web en Python
10.3. Búsqueda y obtención de información con expresiones regulares
10.4. Búsqueda y obtención de información con Beautiful Soup
10.5. Almacenamiento en bases de datos
10.6. Exportación de resultados en ficheros de valores separados por comas
Asignatura 13. Inglés
Tema 1. Idiomas, personas y biografías
1.1. Reuniones Familiares
1.2. ¿Has estado alguna vez en Inglaterra?
1.3. ¡Nos vamos de viaje!
1.4. Personalidades Influyentes
Tema 2. El deporte y actividades físicas
2.1. Me apunto al gimnasio
2.2. Alimentación y dieta
2.3. Me he torcido el tobillo
2.4. ¿Qué deportes haces?
Tema 3. Viajes y movilidad
3.1. ¿A qué hora viene el autobús?
3.2. Estoy de vacaciones
3.3. Restaurantes con platos típicos
3.4. Tradiciones y fiestas populares
Tema 4. En la oficina
4.1. Tenemos un nuevo compañero de trabajo
4.2. Reunión de trabajo
4.3. Petición de vacaciones
4.4. Una entrevista de trabajo
Tema 5. El fin de semana y tiempo libre
5.1. ¿Cenamos fuera o en casa?
5.2. Hacer una excursión
5.3. Hobbies y aficiones
5.4. El tiempo y condiciones climáticas
Tema 6. Precios y formas de pagar
6.1. En la cafetería
6.2. ¿Cuánto cuesta este bolso?
6.3. ¿En efectivo o con tarjeta?
Tema 7. La mudanza y mi nueva casa
7.1. Buscando una nueva casa
7.2. ¿Podrías ayudarme con la mudanza?
7.3. Conociendo a mis vecinos
7.4. Tenemos que comprar muebles nuevos
Tema 8. Redes sociales e Internet
8.1. ¿Tienes cobertura?
8.2. Mis redes sociales
8.3. No tengo conexión a internet
8.4. Internet en la vida cotidiana
Tema 9. Arte y museo
9.1. Quiero estudiar Bellas Artes
9.2. ¿Quién es Picasso?
9.3. ¿Te gusta pintar?
9.4. Visita a Museos
Tema 10. En la universidad
10.1. Estudiamos en la biblioteca
10.2. ¿Has aprobado?
10.3. Mis compañeros de clase
10.4. Asignaturas y horarios
Tema 11. En el médico
11.1. Me duele la cabeza, no me siento bien
11.2. Pedir una cita médica
11.3. La receta médica y la farmacia
11.4. ¿Te encuentras mejor
Asignatura 14. Estimación I
Tema 1. Introducción a la inferencia estadística
1.1. ¿Qué es la inferencia estadística?
1.2. Relación con el Análisis Descriptivo
1.3. Relación con el cálculo de probabilidades
Tema 2. Conceptos Generales
2.1. Población
2.2. Muestra
2.3. Muestreo
2.4. Parámetro
Tema 3. Clasificación de la inferencia estadística
3.1. Paramétrica
3.2. No paramétrica
3.3. Enfoque clásico
3.4. Enfoque bayesiano
Tema 4. Objetivo de la inferencia estadística
4.1. Objetivos y aplicaciones de la inferencia estadística
4.2. Inferencia estadística en el mundo cotidiano
4.3. Inferencia, estimación y contraste de hipótesis
Tema 5. Distribuciones asociadas a la Normal
5.1. Chi-Cuadrado
5.2. T-Student
5.3. F- Snedecor
Tema 6. Introducción a la estimación puntual
6.1. Definición de muestra aleatoria simple
6.2. Espacio muestral
6.3. Estadístico y estimador
6.4. Ejemplos
Tema 7. Propiedades de los estimadores
7.1. Suficiencia y completitud
7.2. Teorema de factorización
7.3. Estimador insesgado y asintóticamente insesgado
7.4. Error cuadrático medio
7.5. Eficiencia
7.6. Estimador consistente
7.7. Estimación de la media, varianza y proporción de una población
Tema 8. Procedimientos para la construcción de estimadores
8.1. Método de los momentos
8.2. Método de máxima verosimilitud
8.3. Propiedades de los estimadores de máxima verosimilitud
Tema 9. Introducción a la estimación por intervalos
9.1. Intervalo de confianza
9.2. Método de la cantidad pivotal
9.3. Características de un estimador
9.3.1. Estimador media muestral
9.3.2. Estimador varianza muestral
9.3.3. Estimador proporción muestral
Tema 10. Tipos de Intervalos de Confianza y sus propiedades
10.1. Intervalos de confianza para la media de una población
10.2. Intervalo de confianza para la varianza de una población
10.3. Intervalo de confianza para una proporción
10.4. Intervalos de confianza para la diferencia de medias poblacionales. Poblaciones normales independientes. Muestras pareadas
10.5. Intervalo de confianza para el cociente de varianzas de dos poblaciones normales independientes
10.6. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones de dos poblaciones independientes
10.7. Intervalo de confianza para un parámetro basado en su estimador de máxima verosimilitud
10.8. Utilización de un Intervalo de Confianza para rechazar o no hipótesis
Asignatura 15. Estimación II
Tema 1. Introducción al Contraste de hipótesis
1.1. Planteamiento del problema
1.2. Hipótesis nula y alternativa
1.3. Estadístico del contraste
1.4. Tipos de error
1.5. Nivel de significación
1.6. Región crítica. p-valor
1.7. Potencia
Tema 2. Tipos de contrastes de hipótesis
2.1. Contraste de razón de verosimilitud
2.2. Contrastes sobre medias y varianzas en poblaciones normales
2.3. Contrastes sobre proporciones
2.4. Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis
Tema 3. Introducción a la inferencia Bayesiana
3.1. Distribuciones a priori
3.2. Distribuciones conjugadas
3.3. Distribuciones de referencia
Tema 4. Estimación Bayesiana
4.1. Estimación puntual
4.2. Estimación de una proporción
4.3. Estimación de la media en poblaciones normales
4.4. Comparación con los métodos clásicos
Tema 5. Introducción a la inferencia estadística no paramétrica
5.1. Métodos estadísticos no paramétricos: conceptos
5.2. Utilización estadística no paramétrica
5.3. Características de las pruebas no paramétricas
Tema 6. Inferencia no paramétrica en comparación con inferencia paramétrica
6.1. Ventajas y desventajas del uso de métodos no paramétricos
6.2. Diferencias entre las inferencias
6.3. Tipos de pruebas en un grupo
6.4. Tipos de pruebas en dos o más grupos
Tema 7. Contraste de bondad de ajuste
7.1. Introducción
7.2. Métodos gráficos
7.3. Contraste de la x2 de bondad de ajuste
7.4. Contraste de Kolmogorov-Smirnov
7.5. Contrastes de normalidad
Tema 8. Contraste de independencia
8.1. Introducción
8.2. Contrastes de aleatoriedad. Contraste de rachas
8.3. Contrastes de independencia en muestras pareadas
8.3.1. Contraste de Kendall
8.3.2. Contraste de los rangos de Spearman
8.3.3. Contraste Chi-Cuadrado de independencia
8.3.4. Generalización del contraste Chi-Cuadrado
8.4. Contrastes de independencia en k muestras relacionadas
8.4.1. Generalización del contraste Chi-Cuadrado
8.4.1. Coeficiente de concordancia de Kendall
Tema 9. Contraste de posición
9.1. Introducción
9.2. Contrastes de posición para una muestra y muestras pareadas
9.2.1. Test de los signos para una muestra. Test de la Mediana
9.2.2. Test de los signos para muestras pareadas
9.2.3. Test de Wilcoxon de rangos signados para una muestra
9.2.4. Test de Wilcoxon de rangos signados para muestras pareadas
9.3. Contrastes de posición para dos muestras independientes
9.3.1. Test de Wilcoxon-Mann-Whitney
9.3.2. Test de la Mediana
9.3.3. Contraste Chi-Cuadrado
9.4. Contrastes de posición para k muestras independientes
9.4.1. Test de Kruskal-Wallis
9.5. Contrastes de posición para k muestras relacionadas
9.5.1. Test de Friedman
9.5.2. Q de Cochran
9.5.3. W de Kendall
Tema 10. Contraste de homogeneidad
10.1. Contraste de Wald-Wolfowitz
10.2. Contraste de Kolmogorov-Smirnov
10.3. Contraste Chi-Cuadrado
Asignatura 16. Estudio y depuración de datos
Tema 1. Archivos de datos: Codificación y Transformación
1.1. Bases de datos
1.2. Codificación de datos
1.3. Transformación de datos
Tema 2. Control de integridad de los datos: Estudio univariable
2.1. Distribución de frecuencias
2.2. Medidas de tendencia central
2.4. Medidas de dispersión
2.5. Inferencia estadística
Tema 3. Control de integridad de los datos: Estudio Bivariable
3.1. Análisis bivariable entre dos variables cualitativas: tablas de contingencia
3.2. Técnicas de análisis bivariable
3.3. Distribuciones de frecuencia bidimensionales
Tema 4. Control de integridad de los datos: Estudio Multivariable
4.1. Correlación
4.2. Regresión
4.3. Análisis Factorial
4.4. Análisis de conglomerados o clusters
4.5. Análisis de Segmentación
4.6. Análisis Conjoint
Tema 5. Detección de valores perdidos
5.1. Recolección de datos
5.2. Datos perdidos y atípicos
5.3. Problemas de datos perdidos
Tema 6. Tratamiento de valores perdidos
6.1. Visualización de los patrones de los valores perdidos
6.2. Visualización de los estadísticos descriptivos de los valores perdidos
6.3. Estimación de los estadísticos
6.3.1. Opciones de estimación EM
6.3.2. Opciones de estimación de regresión
6.3.3. Variables pronosticadas y predictora
Tema 7. Imputación de valores perdidos
7.1. Analizar patrones
7.2. Imputación múltiple
7.3. Trabajo con datos de imputación múltiple
7.4. Análisis de datos de imputación múltiple
Tema 8. Pruebas de normalidad para la evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos
8.1. Contrastes de normalidad
8.2. Análisis de la homogeneidad de varianza
8.3. Pruebas estadísticas
Tema 9. Pruebas de homocedasticidad para la evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos
9.1. Prueba Breusch-Pagan
9.2. Prueba White
9.3. Prueba de puntuación para la varianza del error no constante
9.4. Otras pruebas
Tema 10. Pruebas de independencia para la evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos
10.1. Prueba de aproximado de Pearson
10.2. Prueba exacta de Fisher
10.3. Comparativa entre pruebas exacto vs aproximado
Asignatura 17. Matemáticas con ordenador
Tema 1. Introducción a la plataforma MATLAB
1.1. ¿Qué es MATLAB?
1.2. Operaciones básicas
1.3. Graficas sencillas
Tema 2. Algebra lineal en MATLAB
2.1. Vectores y matrices
2.2. Funciones estándar que incluye MATLAB
2.3. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales
Tema 3. Series numéricas y funcionales en MATLAB
3.1. Sucesiones en MATLAB
3.2. Cálculo de valores de sucesión
3.3. Resolución de series numéricas y funcionales
Tema 4. Funciones de una y varias Variables en MATLAB
4.1. Funciones de una sola variable
4.2. Funciones de varias variables
4.3. Graficas
Tema 5. Introducción a Latex
5.1. ¿Qué es Latex? Primeros pasos
5.2. Símbolos y signos matemáticos
5.3. Fórmulas matemáticas
5.4. Matrices y tablas
Tema 6. Introducción a R
6.1. El entorno R
6.2. Estadística con R
6.3. Escritura de nuevas funciones
Tema 7. Introducción a Sage
7.1. ¿Qué es Sage?
7.2. Como trabajar con Sage: Primero pasos
7.3. Paquetes de matemáticas incluidos en Sage
Tema 8. Introducción a Sistema Operativo Bash
8.1. ¿Qué es Bash?
8.2. Principales funciones y comandos de Bash
8.3. Funciones estadísticas en Bash
Tema 9. Introducción a Phyton
9.1. ¿Qué es Phyton?
9.2. Principales funciones y comandos de Phyton
9.3. Phyton en estadística
Tema 10. Introducción a SAS
10.1. ¿Qué es SAS?
10.2. Principales funciones y comandos de SAS
10.3. Uso de SAS en la estadística
Asignatura 18. Probabilidad y procesos dinámicos
Tema 1. Variable aleatoria n-dimensional
1.1. Definición
1.2. Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas de un vector aleatorio
1.3. Independencia entre las componentes de un vector
Tema 2. Momentos de un vector aleatorio
2.1. Esperanza matemática y Covarianza
2.2. Momentos
2.3. Función generatriz de momentos de un vector aleatorio
2.3.1. Matriz de covarianzas
2.3.2. Matriz de correlaciones
Tema 3. Distribuciones n- dimensionales
3.1. Distribución Multinomial
3.2. Distribución Normal bidimensional
3.3. Distribución Normal n-dimensional
Tema 4. Sucesiones de variables aleatorias
4.1. Definición de sucesiones
4.2. Convergencia en probabilidad
4.3. Teoremas principales de sucesiones
Tema 5. Tipos de convergencia de sucesiones de variable aleatorias
5.1. Convergencia casi segura
5.2. Convergencia en probabilidad
5.3. Convergencia en ley
5.4. Convergencia en media cuadrática
5.5. Relación entre los distintos tipos de convergencias
Tema 6. Ley de los Grandes números
6.1. Planteamiento general de las leyes de los grandes números
6.2. Leyes débiles de los grandes números
6.3. Leyes fuertes de los grandes números
Tema 7. Teorema Central del limite
7.1. Primeros teoremas y leyes límite
7.2. Planteamiento del problema central del límite clásico
7.3. Extensiones del caso Bernoulli
7.4. Solución del problema central del límite clásico
Tema 8. Introducción a los procesos estocásticos
8.1. Introducción
8.2. Clasificación de los procesos estocásticos
8.2.1. Procesos estacionarios
8.2.2. Procesos ergódicos
8.2.3. Procesos con incrementos independientes
8.2.4. Procesos con incrementos estacionarios
8.3. Análisis de fenómenos físicos mediante procesos estocásticos
Tema 9. Cadenas de Markov en tiempo discreto
9.1. Introducción y definición
9.2. Matriz de transición
9.3. Distribución transitoria
9.4. Tiempos de permanencia
9.5. Comportamiento límite
9.6. Costos
9.7. Tiempos de primer paso
Tema 10. Cadenas de Markov en tiempo continuo
10.1. Introducción y definición
10.2. Matriz de probabilidades de transición: propiedades
10.3. Construcción y generador de una cadena de Markov (Q-matriz)
10.4. El proceso de Poisson
10.5. Análisis transitorio: ecuaciones de Kolmogorov
10.6. Tiempos de permanencia
10.7. Comportamiento límite
10.8. Costos
10.9. Tiempos de primer paso
Asignatura 19. Sistema estadístico e indicadores económicos
Tema 1. Introducción
1.1. El ámbito de la economía
1.2. Tres principios de la economía: optimización, equilibrio y empirismo
1.3. Métodos y cuestiones económicas
Tema 2. Demanda, oferta y equilibrio
2.1. Los Mercados
2.2. ¿Cómo se comportan los/as compradores/as?
2.3. ¿Cómo se comportan los/as vendedores/as?
2.4. Oferta y demanda en equilibrio
Tema 3. Consumidores, vendedores e incentivos
3.1. El problema del comprador/a
3.2. Del problema del comprador/a la curva de demanda
3.3. Elasticidades de demanda e índices del coste de la vida
3.4. El excedente del consumidor/a
3.5. El problema del vendedor/a
3.6. Del problema del vendedor/a (en un mercado competitivo) a la curva de oferta
3.7. El excedente del productor/a
Tema 4. La competencia perfecta y la mano invisible
4.1. Competencia perfecta y eficiencia
4.2. Los precios dirigen la mano invisible
4.3. Equidad y eficiencia
Tema 5. La macroeconomía y su evolución
5.1. PIB real y nominal. Los índices de precios
5.2. Cuestiones macroeconómicas
5.3. Lo que no mide el PIB
5.4. La Contabilidad Nacional: el PIB su medición y sus límites
Tema 6. Análisis de las diferencias de nivel de vida entre países
6.1. La renta como elemento de medición
6.2. La función de producción agregada y la productividad
6.3. La tecnología
Tema 7. Crecimiento económico
7.1. La importancia del crecimiento económico
7.2. Las fuentes del crecimiento económico
7.3. Introducción a la contabilidad del crecimiento
7.4. Crecimiento, desigualdad y pobreza
Tema 8. Análisis económico a corto plazo
8.1. Los ciclos económicos
8.2. El equilibrio macroeconómico y los ciclos
8.3. Los multiplicadores y el equilibrio a corto y medio plazo
Tema 9. Políticas estabilizadoras
9.1. Estabilización
9.2. Tipos de políticas estabilizadoras
9.2.1. Política monetaria
9.2.2. Política fiscal
9.2.3. Política de oferta
9.3. Efectos de una política estabilizadora
Tema 10. Macroeconomía y comercio internacional
10.1. Las ventajas del comercio internacional
10.2. La contabilidad del comercio internacional
10.3. El comercio internacional y el crecimiento económico
Asignatura 20. Software estadístico II
Tema 1. Introducción al entorno R
1.1. ¿Qué es R?
1.2. Instalación de R
1.3. Interfaces para programación y gráficas
1.4. Creación, listado y remoción de objetos en memoria
Tema 2. Consola en R
2.1. Entorno consola en R
2.2. R como calculadora
2.3. Principales controles
Tema 3. Modo script en R
3.1. Edición y ejecución de comandos desde otros programas: scripts
3.2. El entorno R-Commander
3.3. Estadísticos descriptivos básicos con R-Commander
Tema 4. Objetos en R
4.1. Objetos
4.2. Leyendo datos desde un archivo
4.3. Guardando datos
4.4. Generación de datos
Tema 5. Estructuras de control de flujo de ejecución
5.1. Estructuras condicionales
5.2. Estructuras repetitivas/iterativas
5.3. Vectores y matrices
Tema 6. Operaciones con objetos
6.1. Creación de objetos
6.2. Conversión de objetos
6.3. Operadores
6.4. Como acceder los valores de un objeto: el sistema de indexación
6.5. Accediendo a los valores de un objeto con nombres
6.6. El editor de datos
6.7. Funciones aritméticas simples
6.8. Cálculos con Matrices
Tema 7. Funciones en R
7.1. Bucles y vectorización
7.2. Escribiendo un programa en R
7.3. Creando sus propias funciones
Tema 8. Gráficos en R
8.1. Manejo de gráficos
8.1.1. Abriendo múltiples dispositivos gráficos
8.1.2. Disposición de una gráfica
8.2. Funciones graficas
8.3. Comandos de graficación de bajo nivel
8.4. Parámetros gráficos
8.5. Los paquetes GRID y Lattice
Tema 9. Paquetes de R
9.1. Librería y paquetes importantes en R
9.2. Cargar paquete
9.3. Organización de paquetes en CRAN
Tema 10. Estadística en R
10.1. Un ejemplo simple de análisis de varianza
10.2. Formulas
10.3. Funciones genéricas
Asignatura 21. Técnicas de optimización
Tema 1. Introducción a los Métodos de Optimización
1.1. Definición de la Investigación Operativa
1.2. Evolución histórica de la Investigación Operativa
1.3. Etapas de un Problema de Investigación Operativa
1.4. Modelos de la Investigación Operativa
1.5. Áreas de aplicación de la Investigación Operativa
Tema 2. Los problemas de programación lineal
2.1. Hipótesis de un Problema de Programación Lineal
2.2. Formulaciones de un Problema de Programación Lineal
2.3. Escribir un Problema de Programación Lineal en forma estándar
2.4. Método geométrico de resolución
Tema 3. Análisis convexos
3.1. Conjuntos convexos. Propiedades
3.2. Variedades lineales, hiperplanos y semiespacios
3.3. Conjuntos Poliédricos
3.4. Puntos extremos
3.5. Teorema de Separación
Tema 4. Tipos de soluciones
4.1. Soluciones Factibles
4.2. Soluciones Básicas
4.3. Relación entre Punto Extremo y Solución Básica Factible
Tema 5. El método del Simplex
5.1. Fundamentos del Simplex
5.2. Método del Simplex en forma tabular
5.3. Casos especiales del método Simplex
5.4. Motivación geométrica del método Simplex
5.5. Variables artificiales: Método de la M y método de las dos Fases
Tema 6. Programación lineal continua
6.1. Mejora de una Solución Básica Factible
6.2. Inicialización. Búsqueda de una solución básica factible inicial
6.2.1. El método de las penalizaciones
6.2.2. El método de las variables artificiales o método de las dos fases
6.3. Degeneración y Ciclado
Tema 7. Otros métodos Simplex
7.1. El método revisado del Simplex
7.2. El método de descomposición
7.3. Método Símplex del transporte
Tema 8. El método Dual del Simplex en los problemas de programación lineal continua
8.1. Construcción del Problema Dual
8.2. Relación Primal-Dual
8.3. El algoritmo Dual del Simplex
8.4. Inicialización en el Problema Dual
Tema 9. Análisis de sensibilidad
9.1. Introducción al Análisis de Sensibilidad
9.2. Cambios Discretos. Incorporación de Restricciones
9.3. Programación Paramétrica
Tema 10. Problemas de Programación Lineal Entera
10.1. Introducción. Ejemplos
10.2. El Método de Enumeración Implícita de Gloves para Problemas 0-1
10.3. Método de Ramificación y Acotación
10.4. Método de los Planos de Corte
10.5. El Problema del Transporte. Algoritmo del Transporte
10.6. El Problema de la Asignación. Algoritmo Húngaro
Asignatura 22. Aplicaciones estadísticas a la industria
Tema 1. Teoría de colas
1.1. Introducción
1.2. Sistemas de colas
1.3. Medidas de efectividad
1.4. El proceso de Poisson
1.5. La distribución exponencial
1.6. Proceso de nacimiento y muerte
1.7. Modelos de colas con un servidor
1.8. Modelos con múltiples servidores
1.9. Modelos de colas con capacidad limitada
1.10. Modelos con fuentes finitas
1.11. Modelos generales
Tema 2. Introducción a Grafos
2.1. Conceptos básicos
2.2. Grafos orientados y no orientados
2.3. Representaciones matriciales: Matrices de adyacencia y de incidencia
Tema 3. Aplicaciones de Grafos
3.1. Árboles: propiedades
3.2. Árboles enraizados
3.3. Algoritmo de búsqueda en profundidad
3.4. Aplicación a la determinación de bloques
3.5. Algoritmo de búsqueda en anchura
3.6. Árbol recubridor de peso mínimo
Tema 4. Caminos y distancias
4.1. Distancia en grafos
4.2. Algoritmo del camino crítico
Tema 5. Flujo máximo
5.1. Redes de transporte
5.2. Algoritmo de Ford-Fulkerson
5.3. Distribución de flujo a coste mínimo
Tema 6. Técnica de Evaluación y Revisión de Programas (PERT)
6.1. Definición
6.2. Método
6.3. Aplicaciones
Tema 7. Método del Camino Crítico o de la Ruta Crítica (CPM)
7.1. Definición
7.2. Método
7.3. Aplicaciones
Tema 8. Gestión de proyectos
8.1. Diferencias y ventajas entre los métodos PERT y CPM
8.2. Procedimiento para trazar un modelo de red
8.3. Aplicaciones con duración de las actividades aleatorias
Tema 9. Inventarios deterministas
9.1. Costos asociados a los flujos
9.2. Costos asociados a los stocks o de almacenamiento
9.3. Costos asociados a los procesos. Planificación de reaprovisionamiento
9.4. Modelos de gestión de inventarios
Tema 10. Inventarios probabilísticos
10.1. Nivel de servicio y stock de seguridad
10.2. Tamaño óptimo de pedido
10.3. Un periodo
10.4. Varios periodos
10.5. Revisión continua
10.6. Revisión periódica
Asignatura 23. Diseño de experimentos
Tema 1. Introducción al diseño de experimentos
1.1. Objetivo
1.2. Hipótesis
1.3. Variables
1.4. Control del Sesgo
1.5. Diseños habituales
1.6. Cálculo tamaño muestral
Tema 2. Análisis de varianza (ANOVA) 1 Factor completamente aleatorizado
2.1. Descomposición de la varianza
2.2. Modelo y Tabla ANOVA
2.3. Contrastes
2.4. Separación de Medias - diferencia menos significativa LSD / Bonferroni / Scheffe / Tukey
2.5. Verificación del modelo (Prueba de Levene, Gráfico de Residuos, Normalidad)
Tema 3. Análisis de varianza (ANOVA) 1 Bloque
3.1. Factor Fijo / Aleatorio
3.2. Descomposición de la varianza
3.3. Modelo y Tabla ANOVA
Tema 4. ANOVA 1 Factor con Bloques Completos
4.1. Modelo y Tabla ANOVA
4.2. Verificación del modelo
4.3. Estudios Cross-Over
Tema 5. ANOVA 1 Factor Bloques incompletos
5.1. Cuadrados Latinos
5.2. Modelo y Tabla ANOVA
5.3. Hipótesis de interés
Tema 6. ANOVA 2 Factores
6.1. Modelo y Tabla ANOVA
6.2. Separación de Medias - Student-Newman-Keuls SNK / Dunnet / Otros métodos
6.3. Prueba POST HOC
Tema 7. ANOVA Factores con Interacción
7.1. Modelo y Tabla ANOVA
7.2. Interacciones
7.3. Separación de Medias - SNK / Dunnet / Otros métodos
Tema 8. ANOVA con Subréplicas
8.1. Modelo ANOVA
8.2. Tabla ANOVA
8.3. ANOVA de modelos mixtos
Tema 9. ANÁLISIS DE COVARIANZA (ANCOVA)
9.1. Modelos de análisis de la covarianza
9.2. Especificación del modelo ACNOVA en R
9.3. Estimación y Selección del modelo
Tema 10. ANCOVA con Interacciones
10.1. Modelo ANOVA
10.2. Tabla ANOVA
10.3. Interacciones
Asignatura 24. Diseños muestrales
Tema 1. Consideraciones Generales sobre Muestreo
1.1. Introducción
1.2. Notas históricas
1.3. Concepto de Población, Marco y Muestra
1.4. Ventajas y desventajas del Muestreo
1.5. Etapas de un proceso muestral
1.6. Aplicaciones del muestreo
1.7. Tipos de muestreo
1.8. Diseños muéstrales
Tema 2. El muestreo aleatorio simple
2.1. Introducción
2.2. Definición del diseño muestral: muestreo aleatorio simple (M.A.S.) (N, n), m.a.s.R y parámetros asociados
2.3. Estimación de parámetros poblacionales
2.4. Determinación del tamaño muestral (sin reposición)
2.5. Determinación del tamaño muestral (con reposición)
2.6. Comparación entre muestreo aleatorio simple sin y con reposición
2.7. Estimación en subpoblaciones
Tema 3. Muestreos probabilísticos
3.1. Introducción
3.2. Diseño o Procedimiento muestrales
3.3. Estadísticos, estimadores y sus propiedades
3.4. Distribución de un estimador en el muestreo
3.5. Selección de unidades sin y con reposición. Probabilidades iguales
3.6. Estimación simultánea de variables
Tema 4. Aplicaciones de muestreo probabilísticos
4.1. Encuestas de opinión
4.2. Estudios de medios
4.3. Estudios de mercado
4.4. Estudios de calidad y satisfacción con el servicio
4.5. Análisis del diseño empresarial y organizacional
4.6. Investigación social aplicada
Tema 5. Muestreo aleatorio estratificado (MAE)
5.1. Introducción
5.2. Definición y características
5.3. Estimadores bajo M.A.E(n)
5.4. Afijaciones
5.5. Determinación del tamaño muestral
5.6. Otros aspectos del M.A.E
Tema 6. Aplicaciones de muestreo aleatorio estratificado
6.1. Muestreo aleatorio estratificado proporcionado
6.2. Muestreo aleatorio estratificado desproporcionado
6.3. Estratificación proporcional versus no proporcional
Tema 7. Muestreo sistemático
7.1. Introducción
7.2. Estimaciones en el muestreo sistemático
7.3. Descomposición de la varianza en muestreo sistemático
7.4. Eficiencia del muestreo sistemático comparado al m.a.s
7.5. Estimación de la varianza: muestras replicadas o interpenetrantes
Tema 8. Aplicaciones Muestreo sistemático
8.1. Muestreo Sistemático estratificado
8.2. Muestreo Sistemático en dos dimensiones
8.3. Muestreo Sistemático replicado
Tema 9. Métodos indirectos de estimación
9.1. Estimación indirecta
9.2. Comparativa entre estimación directa e indirecta
9.3. Principales Métodos indirectos para estimación
9.3.1. Método de Benchmark-Multiplier
9.3.2. Método Captura-Recaptura
9.3.3. Técnicas de Nominación
9.3.4. Método de Poisson Truncado
9.3.5. Otros Métodos
Tema 10. Aplicaciones de métodos indirectos de estimación
10.1. Estimadores
10.2. Métodos indirectos de estimación
10.3. Bootstrap en métodos indirectos de estimación en muestreo estratificado
Asignatura 25. Diseños muestrales avanzados y estadísticas oficiales
Tema 1. Muestreo con probabilidades desiguales
1.1. Métodos para seleccionar muestras con probabilidades proporcionales al tamaño (PPS)
1.2. Estimación en el muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño y con reemplazamiento (PPSWR)
1.3. Eficiencia relativa del estimador de la media en el PPSWR
1.4. Determinación del tamaño de la muestra para estimar la media/total de la población
1.5. Procedimientos de muestreo PPS y sin reemplazamiento (PPSWOR)
Tema 2. Aplicaciones de muestreo con probabilidades desiguales
2.1. Muestreo con probabilidades desiguales con reemplazamiento
2.2. Muestreo con probabilidades desiguales sin reemplazamiento
2.3. Obtención y estimación de muestras con probabilidades desiguales con SAS
Tema 3. Muestreo por conglomerados
3.1. Estimación de la media/total utilizando muestreo aleatorio simple (SRS)
3.2. Eficiencia relativa del muestreo por conglomerados
3.3. Determinación del tamaño de la muestra para estimar la media/total
3.4. Estimación de la proporción y tamaño de muestra necesario para estimar la proporción
3.5. Selección de conglomerados con probabilidades desiguales
Tema 4. Aplicaciones de muestreo por conglomerados
4.1. Conglomerados de igual tamaño
4.2. Conglomerados de tamaño desigual
4.3. Obtención y estimación de muestras en muestreo monoetápico de conglomerados con SAS
Tema 5. Muestreo bietápico
5.1. Estimación de la media/total en muestro bietápico utilizando muestreo aleatorio simple sin remplazo (SRSWOR) en ambas etapas
5.2. Estimación de la proporción
5.3. Estimación de la media/total utilizando muestreo aleatorio simple con reemplazo y sin remplazo PPSWR y SRSWOR
Tema 6. Aplicaciones de muestreo bietápico
6.1. Conglomerados de igual tamaño
6.2. Conglomerados de tamaño desigual
6.3. Obtención y estimación de muestras en muestreo bietápico de conglomerados con SAS
Tema 7. Modelo de respuesta aleatorizada
7.1. Modelo
7.2. Aplicación
7.3. Ejemplos
Tema 8. Modelo en dos fases aplicados a la no respuesta
8.1. Modelo
8.2. Aplicación
8.3. Ejemplos
Tema 9. Encuestas por muestreo
9.1. ¿Qué son las encuestas por muestreo?
9.2. Metodología
9.3. Principales resultados
Tema 10. Índice de precios al consumidor
10.1. ¿Qué mide?
10.2. Metodología
10.3. Principales resultados
Asignatura 26. Investigación comercial y análisis de mercados: procedimientos y aplicaciones
Tema 1. Fundamentos de la Investigación de Mercados
1.1. Concepto de Investigación de Mercados y Mercadotecnia
1.2. Utilidad de la investigación de mercados
1.3. La ética de la investigación de mercados
Tema 2. Aplicaciones de la Investigación de Mercados
2.1. El valor de la investigación para los directivos
2.2. Factores de la decisión de investigar el mercado
2.3. Principales objetivos de la Investigación de Mercados
Tema 3. Tipos de Investigación de Mercados
3.1. Investigaciones exploratorias
3.2. Investigaciones descriptivas
3.3. Investigaciones causales
Tema 4. Tipos de Información
4.1. Elaboración: Primaria y Secundaria
4.2. Naturaleza cualitativa
4.3. Naturaleza cuantitativa
Tema 5. Organización de la Investigación de Mercados
5.1. El Departamento interno de Investigación de Mercados
5.2. La contratación externa de la investigación
5.3. Factores de decisión: interna vs externa
Tema 6. Gestión de Proyectos de Investigación
6.1. La Investigación de Mercados como un proceso
6.2. Etapas de Planificación en la Investigación de Mercados
6.3. Etapas de Ejecución en la Investigación de Mercados
6.4. Gestión de un Proyecto de Investigación
Tema 7. Los Estudios de Gabinete
7.1. Objetivos de los Estudios de Gabinete
7.2. Fuentes de información secundaría
7.3. Resultados de los Estudios de Gabinete
Tema 8. El Trabajo de Campo
8.1. Obtención de información primaria
8.2. Organización de la obtención de información
8.3. Control de entrevistadores
Tema 9. Investigación de Mercados en línea
9.1. Herramientas de investigación cuantitativas en mercados en línea
9.2. Herramientas de investigación cualitativas dinámicas de los clientes
Tema 10. La Propuesta de Investigación de Mercados
10.1. Objetivos y Metodología
10.2. Plazos de ejecución
10.3. Presupuesto
Asignatura 27. Métodos avanzados de diseño de experimentos
Tema 1. Diseños Factoriales 2^2 y 2^3
1.1. Tabla estándar y ecuación de regresión
1.2. Estimación
1.3. Modelo con replicación
1.4. Tabla ANOVA y contrastes
Tema 2. Diseños Factoriales 2^K
2.1. Concepto de interacción
2.2. Diseño bifactorial con replicaciones
2.3. Diseño bifactorial sin replicaciones
2.4. Modelo de efectos aleatorios
2.5. Modelo bifactorial mixto
Tema 3. Fracciones Factoriales
3.1. Conceptos generales: Definiciones
3.2. Ecuación generatriz de una fracción
3.3. Ampliación de los diseños: diseños secuenciales
Tema 4. Modelo Unifactorial Completamente Aleatorio
4.1. Planteamiento del modelo
4.2. Estimación de los componentes de la varianza
4.3. Intervalos de confianza para los componentes de la varianza
Tema 5. Modelo Unifactorial con Bloques Aleatorios Completos
5.1. Planteamiento del modelo
5.2. Estimación de los parámetros del modelo
5.3. Descomposición de la variabilidad
5.4. Análisis estadístico
Tema 6. Diseño de Medidas Repetidas con un factor intra-sujetos
6.1. Datos
6.2. Análisis básico
6.3. Gráfico
6.4. Comparaciones múltiples
Tema 7. Diseño de Medidas Repetidas con dos factores intra-sujetos
7.1. Datos
7.2. Análisis básico
7.3. Gráfico
7.4. Comparaciones múltiples
Tema 8. Diseño de Medidas Repetidas con un factor intra-sujetos y un factor inter-sujetos
8.1. Datos
8.2. Análisis básico
8.3. Gráfico
8.4. Comparaciones múltiples
Tema 9. Modelo de Parcelas Divididas con bloques
9.1. Datos
9.2. Análisis básico
9.3. Gráfico
9.4. Comparaciones múltiples
Tema 10. Modelo de Parcelas Divididas Completamente Aleatorizado
10.1. Datos
10.2. Análisis básico
10.3. Gráfico
10.4. Comparaciones múltiples
Asignatura 28. Métodos de predicción lineal
Tema 1. El modelo de Regresión lineal simple
1.1. Introducción a los modelos de regresión y pasos previos en la regresión simple: Exploración de los datos
1.2. Modelo
1.3. Hipótesis
1.4. Parámetros
Tema 2. Estimación y contrastes de la regresión lineal simple
2.1. Estimación puntual de los parámetros del modelo
2.1.1. Método de mínimos cuadrados
2.1.2. Los estimadores de máxima verosimilitud
2.2. Inferencia sobre los parámetros del modelo bajo las hipótesis de Gauss-Markov
2.2.1. Intervalos
2.2.2. Test
2.3. Intervalo de confianza para la respuesta media e intervalo de predicción de nuevas observaciones
2.4. Inferencias simultáneas en la regresión simple
2.5. Bandas de confianza y de predicción
Tema 3. Diagnosis y validación del modelo de regresión lineal simple
3.1. Multicolinealidad
3.2. Residuos
3.3. Análisis de la varianza (ANOVA) del modelo de regresión simple
3.4. Errores de especificación
3.5. Diagnósticos del modelo
3.5.1. Evaluación gráfica de la linealidad y verificación de las hipótesis mediante el análisis de los residuos
3.5.2. Prueba de falta de ajuste lineal
Tema 4. El modelo de Regresión lineal Múltiple
4.1. Exploración de los datos con herramientas de visualización multidimensional
4.2. Expresión matricial del modelo y los estimadores de los coeficientes
4.3. Interpretación de los coeficientes del modelo múltiple
Tema 5. Estimación y contrastes de la regresión lineal múltiple
5.1. Leyes de los estimadores de los coeficientes, de las predicciones y de los residuos
5.2. Aplicación de las propiedades de las matrices idempotentes
5.3. Inferencia en el modelo lineal múltiple
5.4. Análisis de varianza del modelo
Tema 6. Diagnosis y validación del modelo de regresión lineal múltiple
6.1. Test de “ligaduras” para resolver restricciones lineales sobre los coeficientes
6.1.1. El principio de la variabilidad incremental
6.2. Análisis de los residuos
6.3. Transformaciones de Box-Cox
Tema 7. El problema de la multicolinealidad
7.1. Detección
7.2. Soluciones
Tema 8. Regresión polinómica
8.1. Definición y ejemplo
8.2. Forma de matriz y cálculo de estimaciones
8.3. Interpretación
8.4. Aproximaciones alternativas
Tema 9. Regresión con variable cualitativas
9.1. Regresión con variable cualitativa dicotómica
9.2. Regresión con variable cualitativa de varias categorías
9.3. Variables ficticias en regresión (dummies)
9.4. Interpretación de los coeficientes
Tema 10. Criterio de selección de modelos
10.1. El estadístico Cp de Mallows
10.2. La validación cruzada de modelos
10.3. La selección automática por pasos
Asignatura 29. Simulación y Líneas de Espera
Tema 1. Fundamentos de procesos de Poisson
1.1. Procesos de Poisson homogéneos
1.2. Caracterización
1.3. Distribución del número de eventos
1.4. Distribución del tiempo entre arribos y de tiempos de arribo
1.5. Superposición y refinamiento de procesos de Poisson
1.6. Procesos de Poisson no homogéneos
1.7. Función de intensidad y tasa media de arribos
Tema 2. Características numéricas de los sistemas de colas
2.1. Elementos básicos de un sistema de colas
2.2. Estructuras típicas
2.3. Medidas de comportamiento
Tema 3. Fórmula de Little
3.1. Interpretación de la fórmula de Little
3.2. Ecuaciones de coste
3.3. Derivados de la fórmula de Little
Tema 4. Modelos clásicos de colas
4.1. Modelos de colas finitas
4.1.1. Modelo (M/M/1/K)
4.1.2. Modelo (M/M/s/k)
4.2. Modelos de colas con distribuciones no exponenciales
4.2.1. Modelo M/G/1
4.2.2. Modelo M/D/s
4.2.3. Modelo M/Ek/s
4.3. Sistemas de colas reales
Tema 5. Concepto de número aleatorio y sus aplicaciones prácticas
5.1. Números pseudoaleatorios
5.2. Métodos de generación de números pseudoaleatorios
5.2.1. Método de los cuadrados medios
5.2.2. Métodos congruenciales
5.3. Pruebas para la comprobación de la uniformidad y la aleatoriedad
5.3.1. Comprobación de la uniformidad
5.3.1.1. Contraste de Kolmogorov-Smirnov
5.3.1.2. Prueba de la χ 2
5.3.1.3. Contraste de los pares consecutivos no solapado
5.3.2. Contraste de aleatoriedad
5.3.2.1. Test de rachas
Tema 6. Generación de variables y vectores aleatorios
6.1. Distribución conjunta de un vector aleatorio
6.1.1. Vectores aleatorios discretos
6.1.2. Vectores aleatorios continuos
6.2. Distribuciones marginales y condicionadas
6.3. Independencia entre variables aleatorias
6.4. Características de un vector aleatario
6.4.1. Esperanza
6.4.2. Covarianza
6.4.3. Correlación
6.4.4. Matriz de varianzas y covarianzas
6.5. Transformaciones de vectores aleatorios
Tema 7. Métodos de Montecarlo
7.1. El método de Monte Carlo
7.2. Aplicaciones del método de Monte Carlo para el cálculo de integrales: integración en el intervalo (0,1), en el intervalo (a, b) y en intervalos infinitos
7.3. Estimación del número pi
Tema 8. Generación de procesos aleatorios
8.1. Método de Inversión variables en aleatoria discretas
8.2. Método de aceptación y rechazo en variables aleatorias discretas
8.3. Método de Inversión variables en aleatoria continuas
8.4. Método de aceptación y rechazo en variables aleatorias continuas
Tema 9. Técnicas de reducción de la varianza
9.1. Variables antitéticas
9.2. Estratificación
9.3. Variables de control
9.4. Números aleatorios comunes
Tema 10. Análisis estadístico de datos simulados
10.1. Técnicas de inferencia estadística. Histogramas, distribución empírica
10.2. Estimación de parámetros de una distribución
10.3. Estimadores de máxima verosimilitud
10.4. Propiedades de un buen estimador
10.5. Error cuadrático medio y varianza de un estimador
10.6. La media y la varianza muestrales
10.7. Fórmulas recursivas para el cálculo de la media y la varianza muestrales
10.8. Estimador de la proporción
10.9. Fórmula recursiva para el estimador de la proporción
10.10. Estimadores por intervalos del valor esperado y de una proporción
10.11. Técnica de remuestreo Bootstrap
10.12. Aplicación para la estimación de una proporción, de la varianza y del error cuadrático medio de un estimador
Asignatura 30. Técnicas Estadísticas Multivariantes I
Tema 1. Análisis factorial
1.1. Introducción
1.2. Fundamentos del análisis factorial
1.3. Análisis Factorial
1.4. Métodos de rotación de factores e interpretación del análisis factorial
Tema 2. Modelización Análisis factorial
2.1. Modelo del Análisis Factorial
2.2. Modelización en software estadístico R
2.3. Modelización en software estadístico SPSS
Tema 3. Análisis de componentes principales
3.1. Introducción
3.2. Análisis de Componentes Principales
3.3. Sistemática del análisis de Componentes Principales
Tema 4. Modelización Análisis de componentes principales
4.1. Modelo del Análisis de componentes principales
4.2. Modelización en software estadístico R
4.3. Modelización en software estadístico SPSS
Tema 5. Análisis de correspondencia
5.1. Introducción
5.2. Prueba de independencia
5.3. Perfiles fila y perfiles columna
5.4. Análisis de la Inercia de una nube de puntos
5.5. Análisis de correspondencias múltiple
Tema 6. Modelización Análisis de correspondencia
6.1. Modelo del Análisis de correspondencia
6.2. Modelización en software estadístico R
6.3. Modelización en software estadístico SPSS
Tema 7. Análisis discriminante
7.1. Introducción
7.2. Reglas de decisión para dos grupos
7.3. Clasificación sobre varias poblaciones
7.4. Análisis canónico discriminante de Fisher
7.5. Elección de variables: procedimiento hacia delante y hacia atrás
7.6. Sistemática del análisis discriminante
Tema 8. Modelización Análisis discriminante
8.1. Modelo del Análisis discriminante
8.2. Modelización en software estadístico R
8.3. Modelización en software estadístico SPSS
Tema 9. Análisis de grupos
9.1. Introducción
9.2. Medidas de distancia y similitud
9.3. Algoritmos de clasificación jerárquica
9.4. Algoritmos de clasificación no jerárquica
9.5. Procedimientos para determinar el número adecuado de grupos
9.6. Caracterización de los grupos
9.7. Sistemática del análisis de grupos
Tema 10. Modelización Análisis de grupos
10.1. Modelo del Análisis discriminante
10.2. Modelización en software estadístico R
10.3. Modelización en software estadístico SPSS
Asignatura 31. Técnicas Estadísticas Multivariantes II
Tema 1. Introducción
1.1. Análisis descriptivo numérico y gráficos de datos multivariantes
1.2. Análisis de correlación canónica
1.3. Análisis de conglomerados
1.4. Otras técnicas multivariantes
Tema 2. Escala nominal
2.1. Medidas de asociación para tablas 2x2
2.1.1. Coeficiente Phi
2.1.2. Riesgo relativo
2.1.3. Razón de productos cruzados (odds ratio)
2.2. Medidas de asociación para tablas IxJ:
2.2.1. Coeficiente de contingencia
2.2.2. V de Cramer
2.2.3. Lambdas
2.2.4. Tau de Goodman y Kruskal
2.2.5. Coeficiente de incertidumbre
2.3. El Coeficiente Kappa
Tema 3. Escala ordinal
3.1. Coeficientes Gamma
3.2. Coeficientes Tau-b y Tau-c de Kendall
3.3. Coeficientes D de Sommers
Tema 4. Escala de intervalo o de razón
4.1. Escalas de medida
4.1.1. Escala Nominal
4.1.2. Escala Ordinal
4.1.3. Escala de Intervalo
4.1.4. Escala de razón
4.2. Coeficiente Eta
4.3. Coeficientes de correlación de Pearson y de Spearman
Tema 5. Análisis estratificado en tablas 2x2
5.1. Análisis de 2 variables dicotómicas
5.2. Tablas de contingencia
5.3. Análisis estratificado en tablas 2x2
Tema 6. Formulación del problema en modelos loglineales
6.1. El modelo saturado para dos variables
6.2. El modelo saturado general
6.3. Otros tipos de modelos
Tema 7. El modelo saturado
7.1. Cálculo de los efectos
7.2. Bondad del ajuste
7.3. Prueba de los k efectos
7.4. Prueba de asociación parcial
Tema 8. El modelo Jerárquico
8.1. Introducción
8.2. Tipos de bases de datos
8.3. Características de la estructura jerárquica
8.4. Función de manipulación de datos en el modelo jerárquico
Tema 9. Modelos de respuesta probit
9.1. Formulación del problema
9.2. Estimación de los parámetros
9.3. Prueba de bondad de ajuste ji-cuadrado
9.4. Prueba de paralelismo para grupos
9.5. Estimación de la dosis necesaria para obtener una determinada proporción de respuesta
Tema 10. Regresión logística binaria
10.1. Formulación del problema
10.2. Variables cualitativas en la regresión logística
10.3. Selección de las variables
10.4. Estimación de los parámetros
10.5. Bondad del ajuste
10.6. Clasificación de los individuos
10.7. Predicción
Asignatura 32. Aplicaciones Estadísticas en Ciencias de la Salud
Tema 1. Introducción
1.1. Estadística en ciencias de la salud
1.2. Análisis estadístico: elementos básicos
1.3. Introducción a la investigación reproducible mediante el paquete knitr de R
Tema 2. Clasificación de estudios
2.1. Temas de bioestadística
2.2. Estudios epidemiológicos
2.2.1. Notación
2.2.2. Criterios de clasificación
2.2.3. Tipo de diseño del estudio epidemiológico: ensayos epidemiológicos aleatorios, cohorte, caso-control, cruce de casos, transversales, ecológicos
2.3. Diagrama de clasificación de estudios
Tema 3. Clasificación de variables y modelos de regresión relacionados
3.1. Según el tipo de medida
3.2. Según el papel en el estudio
3.3. Tipo de variables explicativas
3.4. Tipo de modelos de regresión según la métrica de la variable respuesta
3.5. Variables respuesta de tipo tiempo
Tema 4. Fuentes de información
4.1. Información comunicada
4.1.1. Introducción
4.1.2. Diseño de cuestionarios de salud
4.2. Información medida
4.2.1. Introducción
4.2.2. Comentarios
4.3. El libro de códigos
Tema 5. Problemas derivados
de la recopilación de información
5.1. Datos faltantes
5.1.1. Introducción
5.1.2. Tipo de datos faltantes
5.1.3. Tratamiento de los datos faltantes
5.2. Información sesgada
5.2.1. Introducción
5.2.2. Algunas fuentes de sesgo
5.3. Ejemplos del impacto del error de medida
Tema 6. Medidas de presencia de la enfermedad
6.1. Introducción
6.2. Prevalencia
6.2.1. Definición
6.2.2. Estimación
6.2.3. Comentarios
6.3. Incidencia acumulada
6.3.1. Definición
6.3.2. Comentarios
6.4. Tasa de incidencia
6.4.1. Definición
6.4.2. Comentarios
6.4.3. Comparación de dos tasas de incidencia
Tema 7. Medidas de asociación entre la exposición y la enfermedad
7.1. Introducción
7.2. El riesgo relativo
7.2.1. Definición
7.2.2. Comentarios
7.3. Razón de oportunidades (odds ratio)
7.3.1. El odds
7.3.2. El odds ratio
7.3.3. Comentarios
7.4. Intervalos de confianza para razón de oportunidades y riesgo relativo
7.5. El riesgo atribuible
7.6. Riesgo atribuible a la población
7.7. Riesgo atribuible a la exposición
Tema 8. Causalidad, confusión e interacción
8.1. Introducción
8.2. Causalidad
8.3. Confusión
8.4. Interacción
Tema 9. Tomas de decisiones: Pruebas de hipótesis
9.1. Introducción
9.2. Estableciendo una prueba de hipótesis
9.3. Errores de tipo I y tipo II
9.4. Decisión y errores
9.5. Significación estadística. El p-valor
9.6. El p-valor como herramienta de decisión
Tema 10. Potencia y tamaño de la muestra
10.1. Concepto de potencia
10.2. Comparaciones
10.2.1. De dos proporciones (prevalencias o riesgos)
10.2.2. De dos tasas
10.2.3. De dos razones de oportunidades (odds)
10.3. Introducción a la estimación del tamaño de la muestra basada en la potencia empírica
Asignatura 33. Metodología Seis Sigma para la mejora de la Calidad
Tema 1. Aseguramiento estadístico de la calidad
1.1. Introducción y marco histórico
1.2. Filosofías y principios de la calidad
1.3. Métodos estadísticos empleados en la mejora de la calidad
1.4. Análisis de los sistemas de medición
1.5. Procesos e instrumentos de la calidad
Tema 2. Metodología Seis Sigma
2.1. Normativa de calidad
2.2. Metodología Seis Sigma
2.3. Implementación Seis Sigma
Tema 3. Gráficos de control
3.1. Introducción
3.2. Proceso en estado de control estadístico y proceso fuera de control
3.3. Gráficos de control y contrastes de hipótesis
3.4. Base estadística de los gráficos de control. Modelo general
3.5. Tipos de gráficos de control
Tema 4. Otras herramientas básicas del SPC
4.1. Calidad SPC
4.2. El resto de las “Siete Magníficas”
4.3. Caso práctico ilustrativo
Tema 5. Gráficos de control para atributos
5.1. Introducción
5.2. Gráficos de control para la fracción no conforme
5.3. Gráficos de control para el número de no conformes
5.4. Gráficos de control para defectos
Tema 6. Gráficos de control para variables
6.1. Introducción
6.2. Gráficos de control de la media y el rango
6.3. Gráficos de control para unidades individuales
6.4. Gráficos de control basados en medias móviles
Tema 7. Muestreo de aceptación lote a lote por atributos
7.1. Introducción
7.2. Muestreo simple por atributos
7.3. Muestreo doble por atributos
7.4. Muestreo múltiple por atributos
7.5. Muestreo secuencial
7.6. Inspección con rectificación
Tema 8. Análisis de capacidad del proceso y del sistema de medición
8.1. Índices de capacidad
8.2. Estudios de capacidad de sistemas de medición
8.3. Herramientas estadísticas para el análisis de capacidad
8.4. Límites de tolerancia naturales
Tema 9. Introducción a la metodología Taguchi para la optimización de procesos
9.1. La filosofía de la calidad Taguchi
9.2. Control de calidad en línea y fuera de línea
9.3. Función de pérdida
9.4. Razones señal-ruido
9.5. Diseño de experimentos ortogonales
9.6. Diseños robustos_ Factores controlables y factores de ruido
9.7. Limitaciones de la metodología de Taguchi
Tema 10. Casos prácticos
10.1. Casos prácticos para los Gráficos de control para atributos
10.2. Casos prácticos para los Gráficos de control para variables
10.3. Casos prácticos para el Muestreo de aceptación lote a lote por atributos
10.4. Casos prácticos para el Análisis de capacidad del proceso y del sistema de medición
10.5. Casos prácticos ilustrativo para la Introducción a la metodología Taguchi para la optimización de procesos
Asignatura 34. Métodos Econométricos en Economía y Finanzas
Tema 1. Introducción al manejo de R
1.1. Introducción y preliminares
1.2. Manejo y manipulación de datos con R
1.3. Modelos estadísticos en R
1.4. Gráficos en R
1.5. Simulación y bootstrap
Tema 2. Introducción a la Econometría
2.1. Naturaleza y contenido de la Econometría
2.2. La modelización económica
2.3. Teoría econométrica del análisis de regresión
Tema 3. Regresión lineal
3.1. El Modelo Lineal General (MLG)
3.2. Hipótesis del modelo
3.3. Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
3.4. Inferencia y predicción en el MLG
3.5. Contrastes de cambio estructural
3.6. Multicolinealidad y errores de medida
Tema 4. Modelos con datos de sección cruzada
4.1. Causas de la heterocedasticidad
4.2. Contrastes de heterocedasticidad
4.3. Estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados
4.4. Estimador de Mínimos Cuadrados ponderados factible
Tema 5. Modelos con datos de series temporales
5.1. Magia “potagia” o las regresiones espurias
5.2. Estacionariedad y Raíces Unitarias
5.3. No estacionariedad y Cointegración
5.4. Cointegración y Mecanismos de Corrección del Error (MCE)
5.5. Modelos de regresión con series temporales estacionarias: autocorrelación
5.6. El estimador de Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG)
5.7. Indicadores adelantados: Causalidad en sentido de Granger y correlación contemporánea
Tema 6. Modelos dinámicos estacionarios
6.1. Modelos dinámicos estacionarios
6.2. Modelo autorregresivo integrado de promedio móvil (ARIMA)
6.3. Modelo autorregresivo integrado de promedio móvil y variables exógenas (ARIMAX)
6.4. Estimación de modelos ARIMA
6.5. Diagnosis de modelos ARIMA
Tema 7. Endogeneidad, variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas MC2E
7.1. ¿En qué consiste el problema de la Endogeneidad?, ¿Qué problemas origina?
7.2. Orígenes de la endogenidad
7.2.1. Omisión de alguna variable relevante (porque no es observable) que está correlacionada con alguna otra variable explicativa
7.2.2. Errores en la medida
7.2.3. Modelo de regresión con retardos y autocorrelación en los errores
7.3. Estimador de variables instrumentales y mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E)
7.4. Contrastes de endogeneidad y restricciones de sobreestimación
Tema 8. Modelos de regresión con datos de panel
8.1. Especificación de modelos con datos de panel
8.2. Estimación de modelos con efectos fijos
8.3. Estimación de modelos con efectos aleatorios
8.4. Sistema de ecuaciones aparentemente no relacionadas
Tema 9. Modelos de econometría espacial
9.1. Introducción a la estadística y a las medidas de asociación espacial
9.2. La construcción de la matriz de distancias para la medición de dependencias espaciales
9.3. Especificaciones del modelo con dependencia espacial
9.3.1. Modelo de error con retardos espaciales
9.3.2. El modelo con errores espaciales autorregresivos
9.4. Problemas de mínimos cuadrados ordinarios para la estimación de modelos con retardo espacial y el estimador de mínimos cuadrados en dos etapas
Tema 10. Modelos de Regresión cuantílica
10.1. Regresión en media y regresión por cuantiles
10.2. Estimación de la regresión intercuantílica
10.3. Representación gráfica de la solución
Asignatura 35. Series Temporales
Tema 1. Introducción a las series temporales
1.1. Definición de serie temporal
1.2. Procesos estocásticos
1.3. Procesos estacionarios
1.4. Procesos no estacionarios
1.5. Modelos
Tema 2. Análisis descriptivo de una serie temporal
2.1. Estudio de la tendencia. Método de ajuste analístico
2.2. Variaciones estacionales
2.3. Existencia de ciclos. Periodograma
2.4. Métodos de Suavizado
Tema 3. Modelos de series temporales estacionarias
3.1. Introducción en las series temporales estacionarias
3.2. Función de autocorrelación simple y función de autocorrelación parcial
3.3. Modelos deterministas de series temporales
Tema 4. Modelo autorregresivo AR
4.1. El proceso AR (1)
4.2. El proceso AR (2)
4.3. El proceso autorregresivo general AR(p)
Tema 5. Modelo de medias móviles MA
5.1. El proceso de media móvil de orden 1 MA (1)
5.2. El proceso MA(q)
5.3. El modelo mixto autorregresivo de medidas moviles ARMA(p,q)
Tema 6. Modelo ARIMA
6.1. El modelo ARIMA(p,d,q)
6.2. El modelo ARIMA estacional
6.3. Previsión con modelos ARIMA
Tema 7. Identificación y estimación de modelos autorregresivos integrados de medidas móviles ARIMA
7.1. La metodología Box-Jenkins
7.2. Transformaciones para estabilizar la varianza
7.3. Identificación del modelo ARIMA
7.4. Estimación de los parámetros del modelo
Tema 8. Diagnosis y predicción de los modelos ARIMA
8.1. Diagnosis del modelo
8.2. Análisis de los residuos
8.3. Medidas de la adecuación del modelo
8.4. Predicción con Modelos ARIMA
8.5. Modelos de regresión con perturbaciones ARMA: Analisis de intervención
Tema 9. Modelos de series temporales con intervención
9.1. Intervención versus outliers
9.2. La modelización ARIMA en presencia de outliers o intervenciones externas
9.3. Las variables impulso y escalón
9.4. Pasos en la identificación y validación de modelos ARIMA en presencia de outliers o intervenciones
9.5. Modelización mediante variables impulso y escalón, después de hacer estacionaria la serie
Tema 10. Análisis de intervención, datos atípicos, valores perdidos y funciones de transferencia
10.1. Datos atípicos e intervención
10.2. Tratamiento de atípicos
10.3. Diferentes modelos de intervención
10.4. Estimación de valores perdidos en series temporales
10.5. Predicciones automáticas en presencia de intervención
10.6. Modelos de funciones de Transferencia
Asignatura 36. Técnicas Avanzadas de Predicción
Tema 1. El modelo General de Regresión lineal
1.1. Definición
1.2. Propiedades
1.3. Ejemplos
Tema 2. Regresión de mínimos cuadrados parciales
2.1. Definición
2.2. Propiedades
2.3. Ejemplos
Tema 3. Regresión sobre componentes principales
3.1. Definición
3.2. Propiedades
3.3. Ejemplos
Tema 4. Regresión de riesgo relativo RRR
4.1. Definición
4.2. Propiedades
4.3. Ejemplos
Tema 5. Regresión Ridge
5.1. Definición
5.2. Propiedades
5.3. Ejemplos
Tema 6. Regresión Lasso
6.1. Definición
6.2. Propiedades
6.3. Ejemplos
Tema 7. Regresión Elasticnet
7.1. Definición
7.2. Propiedades
7.3. Ejemplos
Tema 8. Modelos de predicción no Lineal
8.1. Modelos de regresión no lineales
8.2. Mínimos cuadrados no lineales
8.3. Transformación a un modelo lineal
Tema 9. Estimación de parámetros en un sistema no lineal
9.1. Linealización
9.2. Otros métodos de estimación de parámetros
9.3. Valores iniciales
9.4. Programas de cómputo
Tema 10. Inferencia estadística en regresión no lineal
10.1. La inferencia estadística en la regresión no lineal
10.2. Validación de la inferencia aproximada
10.3. Ejemplos
Asignatura 37. Técnicas de Segmentación y Tratamiento de Encuestas
Tema 1. Encuesta por muestreo
1.1. Objetivo de una encuesta por muestreo. Métodos de recolección de datos más usuales. Fuentes de error en las encuestas
1.2. Selección de la muestra: muestreo y tamaño. Fuentes secundarias
1.3. Encuestas oficiales
Tema 2. Validez y fiabilidad de los cuestionarios
2.1. Validez factorial
2.2. Consistencia interna: alpha de Cronbach
2.3. Cálculo de la fiabilidad de un cuestionario o escala mediante SPSS
Tema 3. Análisis estadístico de datos procedentes de tablas contingencia bidimensionales
3.1. Posibles análisis sobre una tabla de contingencia bidimensional
3.2. La lógica del análisis logarítmico-lineal: descomposición de una tabla de contingencia bidimensional. Elementos básicos del análisis logarítmico-lineal. Efectos y Parámetros
3.3. Cálculo e interpretación de los parámetros
3.4. Modelos logarítmico-lineales para una tabla de 2 vías
3.5. Modelos jerárquicos. Relación entre las hipótesis de independencia y los modelos logarítmico-lineales jerárquicos. Contrastes para la significación de los parámetros
3.6. Contrastes para la significación de los efectos. Contrastes para la bondad de un modelo
Tema 4. Estudio de una tabla de contingencia mediante análisis de correspondencias
4.1. Perfiles y distancia ji-cuadrado
4.2. Absorción de inercia
4.3. Calidad de representación
4.4. Contribución del elemento al factor
4.5. Contribución del factor al elemento. Principio de equivalencia distribucional
Tema 5. Análisis de segmentación: Algoritmo Chaid
5.1. Métodos de detección automática de la interacción
5.2. Algoritmo CHAID: etapas del proceso, tipos de predictores, métodos de parada del algoritmo
5.3. Comportamiento del CHAID en presencia de la paradoja de Simpson
Tema 6. Análisis estadístico de datos procedentes de tablas contingencia tridimensionales
6.1. Conceptos de asociación e interacción. Paradoja de Simpson
6.2. Componentes que influyen en la magnitud de las frecuencias de una tabla trifactorial
6.3. Independencia completa
6.4. Independencia múltiple e independencia condicionada
6.5. Modelo saturado para una tabla de tres vías
6.6. Modelos logarítmico-lineales jerárquicos para una tabla de tres vías
6.7. Grados de libertad de los modelos
6.8. Relación entre las hipótesis de independencia y los modelos logarítmico-lineales jerárquicos
6.9. Evaluación de los modelos. Test de significación para la bondad de un modelo. Test de significación de los efectos
Tema 7. Modelos de elección discreta y preferencia multidimensional
7.1. Datos de preferencia declarada y de preferencia revelada
7.2. Datos de ordenación
7.3. Escalas de respuesta ordenadas
7.4. Valoración contingente
Tema 8. Árboles de clasificación y regresión y bosques aleatorios
8.1. Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
8.2. Diferencia entre Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
8.3. Ventajas y Desventajas de los Bosques Aleatorios
Tema 9. Escalamiento multidimensional
9.1. Introducción
9.2. Distancia y similitud
9.3. Solución clásica
9.4. Similitudes
Tema 10. Análisis de cesta de la compra
10.1. Relaciones de contigencia
10.2. Dimensionalidad
10.3. Heterogeneidad de los consumidores
10.4. Caso práctico
Asignatura 38. Ética Profesional
Tema 1. Introducción a la Ética
1.1. Conceptos fundamentales de ética
1.2. Ética profesional
Tema 2. Fundamentos de Educación Ética
2.1. Conceptualización de la ética y su relación con la educación
2.2. Panorama de la ética contemporánea
2.3. La dimensión moral en la educación
2.4. Modelos en educación moral
2.5. Modelos de educación moral: Socialización, clarificación de valores, desarrollo del juicio moral y formación de virtudes
Tema 3. Construcción de la Personalidad Moral del Sujeto
3.1. La personalidad moral: dimensiones
3.2. La personalidad moral como resultado
3.3. Agencias de educación moral
3.4. Importancia de los diversos agentes en educación moral
3.5. La educación moral en los grupos familiares
3.6. La educación moral en los centros educativos
3.7. El poder educador del medio
Tema 4. La Educación Moral en la Sociedad Actual
4.1. Competencia moral del ciudadano actual
4.2. Prácticas morales y construcción de la personalidad moral
4.3. Competencia moral para la protección del medio natural y urbano
4.4. Competencia moral para una relación entre Norte y Sur
4.5. Competencia moral para un diálogo intercultural
Tema 5. La Educación Moral en el Currículo. Unidad Didáctica y Valores
5.1. Finalidades de la educación moral
5.2. Contenidos de la educación moral
5.3. Procesos de enseñanza y aprendizaje moral
5.4. Materiales curriculares de educación moral
5.5. La evaluación de valores morales y actitudes éticas
Tema 6. El Sentido Ético en la Existencia Humana
6.1. La ética y la conciencia humana
6.2. La ética profesional del maestro en el contexto mexicano
6.3. Estructura antropológica del comportamiento ético
6.4. El comportamiento ético
6.5. Libertad y responsabilidad
Tema 7. La Ética y el Ejercicio Profesional
7.1. Vinculación de la ética con el ejercicio profesional
7.2. Responsabilidad ante la sociedad
7.3. Repercusiones sociales de la conducta no ética
Tema 8. Ética de los abogados
8.1. Aspectos generales
8.2. Desempeño de sus funciones
Tema 9. Ética de los jueces
9.1. Aspectos generales
9.2. Desempeño de sus funciones
Tema 10. Ética de los legisladores
10.1. Aspectos generales
10.2. Desempeño de sus funciones
Asignatura 39. Habilidades Directivas y Liderazgo
Tema 1. Las personas en las organizaciones
1.1. Calidad de vida laboral y bienestar psicológico
1.2. Equipos de trabajo y la dirección de reuniones
1.3. Coaching y gestión de equipos
1.4. Gestión de la igualdad y diversidad
Tema 2. Gestión del talento
2.1. Concepto de Gestión del Talento
2.2. Funciones y procesos en la gestión del talento
2.3. Técnicas de gestión del talento
2.4. Tendencias en la gestión del talento
Tema 3. Desarrollo directivo y liderazgo
3.1. Concepto de Desarrollo Directivo
3.2. Concepto de Liderazgo
3.3. Teorías del Liderazgo
3.4. Estilos de Liderazgo
3.5. La Inteligencia en el Liderazgo
3.6. Los desafíos del Líder en la actualidad
Tema 4. Gestión del cambio
4.1. Concepto de Gestión del Cambio
4.2. El Proceso de Gestión del Cambio
4.3. La Implementación del Cambio. El Modelo de Kotter
Tema 5. Comunicación estratégica
5.1. Comunicación interpersonal
5.2. Habilidades comunicativas e influencia
5.3. Comunicación interna y plan de comunicación integral
5.4. Barreras para la comunicación empresarial
Tema 6. Negociación y gestión de conflictos
6.1. Técnicas de negociación efectiva
6.2. Conflictos interpersonales
6.3. Negociación intercultural
Asignatura 40. Metodología de La Investigación
Tema 1. Nociones básicas sobre investigación: la ciencia y el método científico
1.1. Definición del método científico
1.2. Método analítico
1.3. Método sintético
1.4. Método inductivo
1.5. El pensamiento cartesiano
1.6. Las reglas del método cartesiano
1.7. La duda metódica
1.8. El primer principio cartesiano
1.9. Los procedimientos de inducción según J. Mill Stuart
Tema 2. Paradigmas de investigación y métodos derivados de ellos
2.1. ¿Cómo surgen las ideas de investigación?
2.2. ¿Qué investigar en educación?
2.3. Planteamiento del problema de investigación
2.4. Antecedentes, justificación y objetivos de la investigación
2.5. Fundamentación teórica
2.6. Hipótesis, variables y definición de conceptos operativos
2.7. Selección del diseño de investigación
2.8. El muestreo en estudios cuantitativos y cualitativos
Tema 3. El proceso general de la investigación: enfoque cuantitativo y cualitativo
3.1. Presupuestos epistemológicos
3.2. Aproximación a la realidad y al objeto de estudio
3.3. Relación sujeto-objeto
3.4. Objetividad
3.5. Procesos metodológicos
3.6. La integración de métodos
Tema 4. Proceso y etapas de la investigación cuantitativa
4.1. Fase 1: Fase conceptual
4.2. Fase 2: Fase de planificación y diseño
4.3. Fase 3: Fase empírica
4.4. Fase 4: Fase analítica
4.5. Fase 5: Fase de difusión
Tema 5. Tipos de investigación cuantitativa
5.1. Investigación histórica
5.2. Investigación correlacional
5.3. Estudio de caso
5.4. Investigación “ex post facto” sobre hechos cumplidos
5.5. Investigación cuasi-experimental
6.6. Investigación experimental
Tema 6. Proceso y etapas de la investigación cualitativa
6.1. Fase 1: Fase preparatoria
6.2. Fase 2: Fase de campo
6.3. Fase 3: Fase analítica
6.4. Fase 4: Fase informativa
Tema 7. Tipos de investigación cualitativa
7.1. La etnografía
7.2. La teoría fundamentada
7.3. La fenomenología
7.4. El método biográfico y la historia de vida
7.5. El estudio de casos
7.6. El análisis de contenido
7.7. El examen del discurso
7.8. La investigación acción participativa
Tema 8. Técnicas e instrumentos para la recogida de datos cuantitativos
8.1. La entrevista estructurada
8.2. El cuestionario estructurad
8.3. Observación sistemática
8.4. Escalas de actitud
8.5. Estadísticas
8.6. Fuentes secundarias de información
Tema 9. Técnicas e instrumentos para la recogida de datos cuantitativos
9.1. Entrevista no estructurada
9.2. Entrevista en profundidad
9.3. Grupos focales
9.4. Observación simple, no regulada y participativa
9.5. Historias de vida
9.6. Diarios
9.7. Análisis de contenidos
9.8. El método etnográfico
Tema 10. Control de calidad de los datos
10.1. Requisitos de un instrumento de medición
10.2. Procesamiento y análisis de datos cuantitativos
10.3. Validación de datos cuantitativos
10.4. Estadística para el análisis de datos
10.5. Estadística descriptiva
10.6. Estadística inferencial
10.7. Procesamiento y análisis de datos cualitativos
10.8. Reducción y categorización
10.9. Clarificar, sinterizar y comparar
10.10. Programas para el análisis cualitativo de datos textuales
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