Postgrado en Estadística Aplicada

Programa

1. Software y Fuentes Estadísticas. (2 c.) 20 h. p.

2. Diseño y Análisis de Experimentos. (4 c.) 40 h.: 15 t. + 25 p.

• Principios Básicos: Planificando Experimentos.

• Diseños con una Fuente de Variación.

• Experimentos con varios Factores Cruzados.

• Análisis de la Covarianza.

• Diseños en Bloques: Bloques Completos.

• Diseños en Bloques: Bloques Incompletos.

• Efectos Aleatorios y Modelo de Componentes de la Varianza.

• Modelos Anidados. Diseños Split-Plot.

• Tratamiento Datos Cualitativos.

• Supuesto Práctico.

3. Análisis Multivariante. (4 c.) 40 h.: 18 t. + 22 p.

• Matrices y distribuciones multidimensionales.

• Análisis de componentes principales.

• Correlación canónica.

• Análisis discriminante.

• Análisis factorial discriminante.

• Análisis de conglomerados (cluster).

• Escalamiento multidimensional.

• Supuesto práctico.

4. Modelos de Regresión. (4 c.) 40 h.: 15 t. + 25 p.

• Introducción a los Modelos de Regresión.

• Modelo de Regresión Lineal Simple (RLS).

• Modelo de Regresión Lineal Múltiple (RLM).

• Chequeo y validación del RLM.

• Regresión con variables cualitativas.

• Modelos Polinómicos.

• Extensiones del modelo de regresión lineal.

• Regresión no paramétrica (método núcleo).

• Regresión no paramétrica (regresión polinómica local).

• Introducción a la regresión no lineal.

• Supuesto Práctico

5. Series de Tiempo (4 c.) 40 h.: 14 t. + 26 p.

BLOQUE 1: ANÁLISIS UNIVARIANTE

• Análisis descriptivo.

• Procesos estocásticos y series temporales. Procesos estacionarios.

• Procesos AR, MA y ARMA.

• Procesos no estacionarios: procesos ARIMA.

• Construcción de modelos.

• Predicción.

• Detección y tratamiento de anómalos.

BLOQUE 2: REGRESIÓN DINÁMICA

• Funciones de transferencia con un input: formulación y construcción de modelos.

• Predicción, causalidad y generalización a varios inputs.

• Supuesto práctico.

6. Control Estadístico de la Calidad. (4 c.) 40 h.: 16 t. + 24 p.

• Introducción al Control Estadístico de la Calidad.

• Gráficos de Control.

• Control de Fabricación por Variables.

• Control de Fabricación por Atributos.

• Control de Fabricación por Núm. de Defectos.

• El Control de Recepción: Planes de Muestreo.

• Supuesto práctico.

Introducción

La Estadística proporciona una serie de procedimientos para evaluar la conformidad de la información empírica con modelos teóricos propuestos para explicar la realidad, siendo, por tanto, de aplicación a una gran variedad de disciplinas. Hoy en día su importancia es tal, que muchos de los trabajos y de las conclusiones procedentes de la investigación, o de una actividad profesional concreta, se deben refrendar estadísticamente antes de su aceptación definitiva.

En la actualidad la Estadística está experimentando un importante avance motivado por la disponibilidad de cada vez más potentes medios informáticos que permiten el manejo de grandes volúmenes de datos y la aplicación de nuevas metodologías. Procedimientos como el análisis multivariante, la regresión múltiple, técnicas de simulación, la estimación de curvas o la modelización de series temporales, entre otros, no serían de aplicación sencilla sin el apoyo de la informática. Precisamente este hecho conduce a un uso cada vez más frecuente de paquetes estadísticos que, si bien facilitan la aplicación de los distintos métodos, también conllevan el peligro de un manejo inapropiado por parte de aquellos usuarios que no poseen unos conocimientos suficientes de Estadística.

Así pues, sólo en la medida en que seamos capaces de comprender y dominar la correcta utilización de los métodos estadísticos, podremos interpretar, valorar y extraer todo el jugo posible a los datos procedentes de estudios empíricos.

Por otra parte, siendo verdad que los distintos diseños curriculares de muchas de las titulaciones contemplan ya la enseñanza de la Estadística, no es menos cierto que en la mayoría de ellas la modificación de los planes de estudio supuso una importante reducción del número de créditos dedicados a esta materia. En particular, los métodos estadísticos que se contemplan en el programa de este curso o no se incluyen o se incluyen testimonialmente con un tratamiento eminentemente descriptivo.

El presente curso de postgrado está planteado por lo tanto con la finalidad de proporcionar una formación completa y rigurosa en algunos de los más importantes modelos y métodos estadísticos. En concreto:

• Diseño y Análisis de Experimentos.

• Modelos de Regresión.

• Series Temporales.

• Análisis Multivariante.

• Control Estadístico de la Calidad.

Previamente se impartiría un módulo dedicado a presentar la filosofía y el funcionamiento básico de algún software estadístico estándar (SPSS y Statgraphics). De este modo, el desarrollo de los contenidos de las unidades temáticas antes citadas sería el más aplicado posible, con la introducción constante de ejemplos reales y la realización de prácticas utilizando el software estadístico. Precisamente, los ejemplos y las prácticas se ubicarán en distintas áreas y temáticas con el objeto de armonizar la formación de los alumnos procedentes de distintas disciplinas

Perfil del alumno al que va dirigido y salidas profesionales

• Profesionales de distintos ámbitos que precisen aplicar técnicas estadísticas para el análisis, crítico y riguroso, de datos reales.

• Profesionales que desarrollen su actividad en áreas relacionadas con: Ciencias de la Salud, Biología, Química, Ciencias Ambientales, Economía, Dirección de Empresas, Ciencias Sociales, Ciencias de la Educación, Psicología y las distintas Ingenierías, entre otras.

Estructura

Los estudios se estructuran en seis módulos:

• Módulo 1: Software y Fuentes estadísticas. 2 créditos (20 horas)

• Módulo 2: Diseño y Análisis de Experimentos. 4 créditos (40 horas)

• Módulo 3: Análisis Multivariante. 4 créditos (40 horas)

• Módulo 4: Modelos de Regresión. 4 créditos (40 horas)

• Módulo 5: Series de Tiempo. 4 créditos (40 horas)

• Módulo 6: Control Estadístico de la Calidad. 4 créditos (40 horas)

Existen diferentes modalidades de inscripción según:

A) CURSO DE POSTGRADO EN ESTADÍSTICA APLICADA

Matrícula en los seis módulos.

De ser superado se obtiene el Título Propio de la UDC: "Experto en Estadística Aplicada".

B) CURSO DE ESPECIALIZACIÓN EN MODELOS DE REGRESIÓN

Matrícula en los módulos 1 y 4.

De ser superado se obtiene el Diploma de Especialización en Modelos de Regresión.

C) CURSO DE ESPECIALIZACIÓN EN DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS

Matrícula en los módulos 1 y 2.

De ser superado se obtiene el Diploma de Especialización en Diseño y Análisis de Experimentos.

D) CURSO DE ESPECIALIZACIÓN EN ANÁLISIS MULTIVARIANTE

Matrícula en los módulos 1 y 3.

De ser superado se obtiene el Diploma de Especialización en Análisis Multivariante

E) CURSO DE ESPECIALIZACIÓN EN SERIES DE TIEMPO

Matrícula en los módulos 1 y 5.

De ser superado se obtiene el Diploma de Especialización en Series de Tiempo

F) CURSO DE ESPECIALIZACIÓN EN CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

Matrícula en los módulos 1 y 6.

De ser superado se obtiene el Diploma de Especialización en Control Estadístico de la Calidad

NOTA: Es posible cursar varios cursos de especialización en un mismo año académico

Objetivos

• Introducir a los alumnos en los métodos estadísticos con un enfoque eminentemente aplicado y multidisciplinar.

• Analizar con rigor las posibilidades y limitaciones de la metodología estadística, capacitando a los alumnos para: enunciar modelos teóricos apropiados, dominar métodos eficientes de análisis en función de los objetivos que permitan obtener resultados lo menos afectados posible por el error experimental y, por último, generar un pensamiento crítico ante el alcance y validez de las conclusiones finales.

• Potenciar las aplicaciones de la Estadística en conexión directa con la formación y actividad profesional de cada alumno a través de problemas reales concretos.

• Dominar con soltura algún software estadístico (por ejemplo el paquete estadístico SPSS), interpretando correctamente las salidas y evaluando con detenimiento el alcance y limitaciones de éstas.

Metodología

MÓDULO 1

Estructura de Clases

• Clases presenciales de dos horas y media de duración (cuatro sesiones semanales durante dos semanas).

• Las seis primeras sesiones tienen lugar en un laboratorio de Informática y se dedican íntegramente a ilustrar, mediante ejercicios supervisados por el profesor, el manejo del paquete estadístico SPSS (gestión y manipulación de datos y archivos, herramientas gráficas, tablas pivote, ...).

• Las dos últimas sesiones serán impartidas por profesionales cualificados del Instituto Galego de Estatística (I.G.E.) y versarán sobre Fuentes Estadísticas (estadísticas demográficas, censos, estadísicas industriales, estadísticas de servicios, índices de producción industrial, índices de precios ...).

MÓDULOS 2-6

Estructura de Clases

• Clases presenciales de tres horas de duración en un laboratorio de Informática.

• La primera mitad de cada sesión se imparten conceptos teóricos en base a un completo manual elaborado específicamente para el curso.

• La segunda mitad se resuelven ejemplos prácticos (gran número de ellos propuestos en el manual) sobre cada PC con ayuda del paquete estadístico SPSS.

• Evaluación

La evaluación final del alumno estará en función de:

• Asistencia y participación en toda la actividad docente.

• Prueba escrita de conocimiento una vez terminado cada módulo.

• Resolución de algún ejemplo práctico para cada modulo bien de interés particular propuesto del estudiante bien propuesto por el profesor.

Director del curso

Manuel Antonio Presedo Quindimil

Doctor en Ciencias Matemáticas

Profesor Titular de Universidad

Departamento de Matemáticas

Universidade da Coruña

Período de preinscripción: del 11 al 30 de septiembre de 2006

Período de matrícula: del 4 al 18 de octubre de 2006

Horario:

• Módulo de Software y Fuentes Estadísticas (23 de octubre-10 de noviembre): de 18:00 a 20:30 de lunes a jueves.

• Diseño y Análisis de Experimentos (14 de noviembre-20 de diciembre), Análisis Multivariante (9 de enero-7 de febrero), Modelos de Regresión (27 de febrero-28 de marzo), Series de Tiempo (10 de abril-10 de mayo) y Control Estadístico de la Calidad (22 de mayo-20 de junio): de 18:00 a 21:00 de martes a jueves.