Estadística Aplicada a la Investigación

PRIMER CUATRIMESTRE

MÓDULO I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1. Distribución de Frecuencias en variables unidimensionales y sus características numéricas.
2. Distribución de Frecuencias en variables bidimensionales y sus características numéricas.
3. Métodos gráficos
4. Correlación y regresión.
5. Generalización en n-dimensiones.
6. Variables temporales.
7. Conocimientos elementales de "spss"
8. Conocimientos elementales de "statsgrafics".

MÓDULO II: CÁLCULO DE PROBABILIDADES

9. Definición de probabilidad.
10. Conceptos de probabilidad condicionada e independencia.
11. Variables unidimensionales.
12. Función de Distribución de variables aleatorias unidimensionales
13. Características de las variables aleatorias unidimensionales
14. Estudio de las Distribuciones Discretas.
15. Distribuciones continuas: Distribución Normal.
16. Estudio de otras distribuciones continuas.
17. Utilización de variables con "spss"
18. Utilización de variables con "statsgrafics".
19. Utilización de variables con "sas interprise guide".

SEGUNDO CUATRIMESTRE

MÓDULO III: ESTADÍSTICA MATEMÁTICA

20. Función de distribución en variables aleatorias n-dimensionales.
21. Características de las variables n-dimensionales.
22. Estudio de la correlación y regresión en variables bidimensionales.
23. Distribuciones asociadas a la distribución normal (I).
24. Distribuciones asociadas a la distribución normal (II).
25. Estimación no paramétrica.
26. Obtención de estimadores.
27. Intervalos de confianza.
28. Contrastes de hipótesis.
29. La razón de verosimilitud.
30. La razón de verosimilitud en la distribución normal.
31. Inferencia no paramétrica.
32. Bondad de ajuste.
33. Contrastes de aleatoriedad.
34. Contrastes de independencia.
35. Contrastes de posición.
36. Contrastes de homogeneidad.
37. Análisis de variables con "spss"
38. Análisis de variables con "statsgrafics".
39. Análisis de variables con "sas interprise guide".

TERCER CUATRIMESTRE

MÓDULO IV: TÉCNICAS MULTIVARIANTES

40. Estudio del análisis factorial.
41. Análisis discriminante.
42. Análisis Cluster.
43. Análisis de conglomerados.
44. Análisis de correlación canónica.
45. Análisis de regresión Lineal.
46. Análisis de regresión múltiple.
47. Regresión logística.
48. Selección de un modelo de regresión.
49. Modelos de regresión para variables cualitativas.
50. Modelos de respuesta "Logit y Probit".
51. Modelos "log-lineales".
52. Regresión de Cox.
53. Análisis multivariantes con "spss"
54. Análisis multivariantes con "stastgrafics".

MÓDULO V: MUESTREO ESTADÍSTICO

55. Muestreo Aleatorio Simple.
56. Muestreo Aleatorio Estratificado.
57. Técnicas de estimación de la varianza.
58. Muestreo sistemático.
59. Métodos de estimación indirectos.
60. Muestreo de conglomerados "monoetápico".

Lermo Castelar, José: Diploma de Doctorado en Filosofía y en Ciencias Biológicas (UCM).
Master en Filosofía (UCM). Experto en "Análisis de datos en investigación social y de
mercado" y en "La Bioestadística y sus aplicaciones en el ámbito de las Ciencias de la
Salud" (Escuela Universitaria de Estadística de la UCM).
Mingo García, Pedro de: Profesor de Estadística de la Universidad Alfonso X el Sabio.
Pérez Pintos, Carmen: Diplomada en Estadística (UCM). Curso-Master en "Bioestadística y
sus aplicaciones en ciencias de la salud". Especialista, en: "Bioestadística aplicada a la
investigación", con experiencia de varios años.
Sanz Espinosa, Olga: Diplomada en Estadística (UCM). Curso-Master en "Bioestadística y sus aplicaciones en ciencias de la salud". Especialista, en: "Bioestadística aplicada a la investigación", con experiencia de varios años.