Podrás descargar todo el contenido a cualquier dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo siempre que lo necesites, incluso sin conexión a internet”   

El campo de la ingeniería es uno de los que más se beneficia del análisis de datos y la estadística, y la estimación es una de las herramientas clave para la toma de decisiones informadas en el prediseño y análisis de proyectos. Por tanto, una capacitación sólida en este ámbito se convierte en una necesidad para cualquier ingeniero que desee avanzar en su carrera profesional y destacar en el mercado laboral. 

El Postgraduate certificate en Estimation ofrece todos los conocimientos especializados en las diferentes técnicas y métodos utilizados en la estimación de parámetros, proporcionando a los ingenieros las habilidades necesarias para analizar y tomar decisiones informadas en la etapa de diseño y análisis de proyectos. Así, el programa se adapta a las necesidades actuales del mercado, proporcionando información de primer nivel a los alumnos en temas como la inferencia estadística, la estimación puntual y por intervalos, y los procedimientos para la construcción de estimadores, entre otros. 

Por ello, TECH ha diseñado un programa se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes acceder a todos los contenidos desde cualquier lugar y en cualquier momento, adaptándose a las necesidades de los profesionales que desean continuar su instrucción sin renunciar a su actividad laboral. Además, utiliza la metodología Relearning, que permite una integración de los conceptos fundamentales natural y progresiva, a través de la repetición y la presentación en distintos soportes audiovisuales.

En adición, el itinerario académico incluirá una disruptiva Masterclass a cargo de un prestigioso Director Invitado Internacional.  

Un reconocido Director Invitado Internacional ofrecerá una exhaustiva Masterclass para ahondar en las últimas tendencias en Estimación” 

Este Postgraduate certificate en Estimation contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet   

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión... Todo lo que necesitas para dar un salto a tu carrera laboral. No esperes más”   

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

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

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

Profundiza en los procedimientos para la construcción de estimadores ahondando en los métodos de máxima verosimilitud” 

Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este Postgraduate certificate. 100% flexible y online” 

The syllabus that composes this program has been elaborated by experts in Estimation. Therefore, they have included 300 hours of the best theoretical, practical and additional content presented in different audiovisual formats. In addition, with TECH exclusive revolutionary methodology, Relearning, the graduate will delve into statistics in a natural and progressive way. All of this is presented in a flexible and fully online format, allowing the student to acquire the most advanced tools from any device with an Internet connection and access to the virtual campus 24 hours a day. 

The most complete and up-to-date syllabus on the market is at your disposal thanks to this Postgraduate Certificate through 100% online learning” 

Module 1. Estimations I 

1.1. Introduction to Inference Statistics 

1.1.1. What Is Inference Statistics? 
1.1.2. Examples 

1.2. General concepts 

1.2.1. Population 
1.2.2. Sample 
1.2.3. Sampling 
1.2.4. Parameter 

1.3. Statistical Inference Classification 

1.3.1. Parametric 
1.3.2. Non-Parametric 
1.3.3. Classical Approach 
1.3.4. Bayesian Approach 

1.4. Statistical Inference Objective 

1.4.1. What Objectives? 
1.4.2. Statistical Inference Applications 

1.5. Distributions Associated with Normal Distribution 

1.5.1. Chi-Squared 
1.5.2. T-Student 
1.5.3. F- Snedecor 

1.6. Introduction to Point Estimation 

1.6.1. Definition of Simple Random Sample 
1.6.2. Sample Space 
1.6.3. Statistics and Estimators 
1.6.4. Examples 

1.7. Properties of Estimators 

1.7.1. Sufficiency and Completeness 
1.7.2. Factorization Theorem 
1.7.3. Unbiased and Asymptotically Unbiased Estimators 
1.7.4. Mean Square Error 
1.7.5. Efficiency 
1.7.6. Consistent Estimators 
1.7.7. Estimating Mean, Variance, and Proportion of a Population 

1.8. Procedures to Build Estimators 

1.8.1. Method of Moments 
1.8.2. Maximum Likelihood Method 
1.8.3. Properties of Maximum Likelihood Estimators 

1.9. Introduction to Interval Estimation 

1.9.1. Introduction to the Definition of Confidence Interval 
1.9.2. Pivotal Quantity Method 

1.10. Types of Confidence Intervals and their Properties 

1.10.1. Confidence Intervals for the Mean of a Population 
1.10.2. Confidence Interval for the Variance of a Population 
1.10.3. Confidence Intervals for Proportions 
1.10.4. Confidence Intervals for the Difference of Population Means. Independent Normal Populations. Paired Samples 
1.10.5. Confidence Interval for the Variance Ratio of Two Independent Normal Populations 
1.10.6. Confidence Interval for the Difference of Proportions of Two Independent Populations 
1.10.7. Confidence Interval for a Parameter based on its Maximum Likelihood Estimator 
1.10.8. Use of a Confidence Interval to Reject Hypotheses or Not 

Module 2. Estimations II 

2.1. Introduction to Hypothesis Contrasting 

2.1.1. Problem Statement 
2.1.2. Null and Alternative Hypothesis 
2.1.3. Contrast Statistics 
2.1.4. Types of Error 
2.1.5. Level of Significance 
2.1.6. Critical Region. p-value 
2.1.7. Power 

2.2. Types of Hypothesis Contrasting 

2.2.1. Likelihood Ratio Test 
2.2.2. Contrasts on Means and Variances in Normal Populations 
2.2.3. Contrasts on Proportions 
2.2.4. Relationship between Confidence Intervals and Hypothesis Contrasting 

2.3. Introduction to Bayesian Inference 

2.3.1. A Priori Distributions 
2.3.2. Conjugate Distributions 
2.3.3. Reference Distributions 

2.4. Bayesian Estimation 

2.4.1. Point Estimation 
2.4.2. Estimation of an Proportion 
2.4.3. Mean Estimate in Normal Populations 
2.4.4. Comparison to Classical Methods 

2.5. Introduction to Non-Parametric Inference Statistics 

2.5.1. Non-Parametric Statistical Methods: Concepts 
2.5.2. Use of Non-Parametric Statistics 

2.6. Non-Parametric Inference Compared to Parametric Inference 

2.6.1. Differences between Inferences 

2.7. Goodness-of-Fit Test 

2.7.1. Introduction 
2.7.2. Graphic Methods 
2.7.3. Contrast of the Goodness-of-Fit Equation 
2.7.4. Kolmogorov-Smirnov Test 
2.7.5. Normality Contrasts 

2.8. Independence Contrasts 

2.8.1. Introduction 
2.8.2. Randomness Contrasts. Contrast of Spurts 
2.8.3. Independence Contrasts in Paired Samples 

2.8.3.1. Kendall's Contrast 
2.8.3.2. Spearman's Ranks Contrast 
2.8.3.3. Independence Chi-Square Test 
2.8.3.4. Generalization of the Chi-Square Contrast 

2.8.4. Independence Contrasts in K Related Samples 

2.8.4.1. Generalization of the Chi-Square Contrast 
2.8.4.2. Kendall's Coefficient of Concordance 

2.9. Position Contrast 

2.9.1. Introduction 
2.9.2. Position Contrasts for a Single Sample and Paired Samples 

2.9.2.1. Sign Test for a Single Sample. Median Test 
2.9.2.2. Sign Test for Paired Samples 
2.9.2.3. Wilcoxon Signed-Rank Test for a Single Sample 
2.9.2.4. Wilcoxon Signed-Rank Test for Paired Samples 

2.9.3. Non-Parametric Contrasts for Two Independent Samples 

2.9.3.1. Wilcoxon-Mann-Whitney’s Test 
2.9.3.2. Median Test 
2.9.3.3. Chi-Square Contrast 

2.9.4. Position Contrasts for K Independent Samples 

2.9.4.1. Kruskal-Wallis Test 

2.9.5. Independence Contrasts in K Related Samples 

2.9.5.1. Friedman’s Test 
2.9.5.2. Cochran Q Test 
2.9.5.3. Kendall W Test 

2.10. Homogeneity Contrast 

2.10.1. Homogeneity Contrasts for Two Independent Samples 

2.10.1.1. Wald-Wolfowitz Contrast 
2.10.1.2. Kolmogorov-Smirnov Test 
2.10.1.3. Chi-Square Contrast  

A syllabus in which the contents are presented in an attractive and dynamic way to turn you into a high-level engineer”