Introducción a Regresión Lineal Simple (Módulo Vi)

Curso

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Curso intensivo

  • Nivel

    Nivel avanzado

  • Metodología

    Online

  • Duración

    5 Semanas

Curso a distancia de Regresión Lineal Simple en Estadística

Un curso de introducción los llamados Modelos de Regresión Lineal Simple formulados por Francis Galton por primera vez. Un curso avanzado para docentes, profesores y profesionales que deseen adquirir las bases para optimizar el uso de la estadística aplicada a a su trabajo. Tambiñen se capacita en las nuevas herramientas las TIC.

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Opiniones

Materias

  • Estadística
  • Matemáticas básicas
  • Intervalos estadísticos
  • Estadística básica
  • Matemáticas en secundaria

Profesores

Ana María Santín Vigo

Ana María Santín Vigo

Directora Centro Estudios AMS

Coordinadora Académica del Curso: Profesora: Lic. Ana María Santín Vigo Profesora de Matemática (Instituto Nacional Joaquín V. González) 1970 Calculista Científica (Centro de Altos Estudios en Ciencias Exactas) 1972 Investigadora Operativa (Centro de Altos Estudios en Ciencias Exactas) 1976 Licenciada en Matemática Aplicada – Estadística (Universidad CAECE) 19

Temario

OBJETIVOS GENERALES

Muchos docentes, profesores y profesionales encontrarán en este Curso Introductorio a los Modelos de Regresión Lineal Simple, las bases necesarias para un mejor manejo de las Técnicas de estadística aplicada, en su trabajo cotidiano.

El término "Regresión" fue usado por primera vez por Francis Galton. La “Ley de la regresión Universal de Galton”, fue confirmada más tarde por Karl Pearson, quien encontró que la estatura promedio de los hijos de un grupo de padres altos, era menor que la de sus padres; mientras la estatura promedio de los hijos de un grupo de padres bajos, era mayor que la de sus padres, regresando hijos altos y bajitos a la estatura promedio de la comunidad.

Por otro lado, si se tiene en cuenta el avance irrefrenable de las NTICs (Nuevas Tecnologías de la Información y de la Comunicación), los docentes de los niveles secundario, universitario y los profesionales, también encontrarán, una adecuada capacitación en estas nuevas herramientas, que conllevará importantes beneficios, con ahorro en tiempo extra en capacitación basada en la Web.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Dominar los conceptos básicos del Modelo de Regresión Lineal Simple

Manejar adecuadamente el software apropiado

Trasladar los conocimientos adquiridos a su esfera laboral

PROGRAMA

Unidad 1. Modelo de Regresión Lineal Simple

Objetivo, terminología y supuestos básicos del Modelo RLS. Tipos de modelos de RLS

Variación individual y variación conjunta

Diagramas de Dispersión. FRM y FRP

Parámetros y Estimadores del Modelo RLS


Unidad 2. Análisis de Varianza en el Modelo RLS

Varianza explicada, varianza residual y varianza total

Coeficiente de Determinación del Modelo RLS

Varianza residual muestral

Distribución de los estimadores b1 y b0


Unidad 3. Intervalos de Confianza y Tests de Hipótesis para el MRLS

Intervalos de confianza para la pendiente y el intercepto

Intervalo de confianza para la predicción individual y predicción media

Estadígrafo de prueba para la pendiente poblacional

Estadígrafo de prueba para el intercepto poblacional


Unidad 4. Correlación Lineal Simple

Análisis de Correlación Lineal Simple

Coeficiente de Correlación Lineal muestral (r) y poblacional (r)

Relación entre Coeficiente de Correlación y Coeficiente de determinación. Otros Coeficientes de utilidad

Tests de hipótesis sobre “rho”

Transformación logarítmica del Coeficiente de Correlación Lineal


Unidad 5. Actividades de Integración del Módulo 6

Discusión y elaboración de actividades de integración pertinentes

Síntesis del Módulo

Estudios de casos

Elaboración colaborativa de Modelos de aplicación al ámbito docente y empresarial


Interacción on - line:

Herramientas sincrónicas del Campus Virtual: Chat

Herramientas asincrónicas: Foros temáticos de debate, Mails, mensajería interna al Campus

Trabajos de investigación grupales, por grupos de afinidad


Seguimiento del alumno: será constante, por parte del profesor y tutor, con el objetivo de motivar, acompañar, solucionar dudas y asegurar el éxito del aprendizaje.

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