DESCRIPCIÓN BREVE:
Su objetivo es dotar al alumno de los conocimientos y habilidades sobre
Estadística.
ALUMNO OBJETIVO:
Alumnos interesados en: Título de Diplomado en Estadística.
PROGRAMA:
Álgebra. Estructuras algebraicas. Espacios vectoriales afines y euclideos.
Cálculo matricial. Aplicaciones.
-Álgebra.
-Análisis Matemático.
-Estadística e Investigación Operativa.
-
Geometría y topología.
-Matemática Aplicada.
Análisis Matemático. Números reales. Cálculo diferencial de funciones de una variable. Cálculo integral de funciones de una variable. Espacios métricos. Topología. Cálculo diferencial de funciones de varias variables. Cálculo integral de funciones de varias variables. Ecuaciones diferenciales. Aplicaciones. 12
-Álgebra.
-Análisis Matemático.
-Estadística e Investigación Operativa.
-Geometría y Topología.
-Matemática Aplicada.
Cálculo de probabilidades. Espacios de probabilidad. Variables aleatorias discretas. Distribuciones y parámetros. Variables aleatorias continuas unidimensionales.
-Análisis Matemático.
-Estadística e Investigación Operativa.
-Matemática Aplicada.
Estadística descriptiva. Métodos gráficos. Distribuciones unidimensionales. Distribuciones multidimensionales. Números índices. Series cronológicas.
-Estadística e Investigación Operativa.
-Matemática Aplicada.
Estadística Matemática. Variables aleatorias multidimensionales. Introducción al problema central del límite. Introducción a la inferencia estadística. Estimación paramétrica. Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. Inferencia no paramátrica.
-Estadística e Investigación Operativa.
-Matemática Aplicada.
Fundamentos de
Informática. Proceso de datos. Ordenadores. Lenguajes de programación. Representación de datos. Bases. Resolución de problemas matemáticos mediante algoritmos.
-Arquitectura y Tecnología de Computadores.
-Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
-Lenguajes y Sistemas informáticos.
Investigación Operativa. Programación lineal. Programación no lineal. Simulación. Teoría de colas. Modelos de inventario. Modelos de reemplazamiento.
-
Estadística e Investigación Operativa.
Modelos Lineales. Teoría general de modelos lineales. Modelos de regresión. Análisis de varianza y covarianza. Introducción al
diseño de experimentos.
-Estadística e Investigación Operativa.
-Matemática Aplicada.
Muestreo Estadístico. Muestreo probabilístico. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomeraciones. Muestreo polietápico. Estimadores de razón y regresión. Muestreo de poblaciones infinitas.
-Estadística e Investigación Operativa.
