Especialista en Analisis de Datos en Fisica
En física es muy importante, entre otras cosas, conocer el proceso a seguir para el análisis de los datos con el objetivo de sacar conclusiones acerca de la información disponible en una investigación.
- Duración200 h
- Unidades7
- FormatoSCORM 1.2
Sobre este contenido
En física es muy importante, entre otras cosas, conocer el proceso a seguir para el análisis de los datos con el objetivo de sacar conclusiones acerca de la información disponible en una investigación. Así, con el presente scorm se pretende aportar los conocimientos necesarios para llevar a cabo el análisis de los datos en el ámbito de la física de manera profesional.
A quién va dirigido
Este scorm de Análisis de Datos en Física está dirigido a todos los profesionales que trabajan en este ámbito y quieran ampliar y/o actualizar sus conocimientos en la materia, y a todas aquellas personas interesadas en adquirir este tipo de información.
Temario
7 unidades didácticas · 200 horas
Contenido7 unidades
Conceptos básicos y organización de datos
- Aspectos introductorios a la estadística
- Concepto y funciones de la estadística
- - Estadística descriptiva
- - Estadística inferencial
- Medición y escalas de medida
- - Escala nominal
- - Escala ordinal
- - Escala de intervalo
- - Escala de razón
- Variables: Clasificación y notación
- Distribución de frecuencias
- - Distribución de frecuencias por intervalos
- Representaciones gráficas
Estadística descriptiva
- Medidas de posición
- - Media aritmética
- - Moda
- - Mediana
- - Medidas de posición no central
- Medidas de dispersión
- - Medidas de dispersión absoluta
- - Medidas de dispersión relativa
- Medidas de forma
- - Medidas de simetría y asimetría
- - Medidas de curtosis o apuntamiento
Estadística inferencial
- Conceptos previos
- - El azar en la vida cotidiana
- - Clases de sucesos
- - Leyes del azar. Introducción a la probabilidad
- - Introducción a la ley de Laplace
- Métodos de muestreo
- - Métodos de muestreo probabilísticos
- - Métodos de muestreo no probabilísticos
- - Muestreo polietápico
- Principales indicadores
Distribuciones de probabilidad
- Conceptos previos de probabilidad
- Variables discretas de probabilidad
- - Función de probabilidad
- - Función de distribución
- - Media y varianza de una variable aleatoria
- Distribuciones discretas de probabilidad
- - La distribución binomial
- - Otras distribuciones discretas
- Distribución normal
- Distribuciones asociadas a la distribución normal
- - Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson
- - Distribución “t” de Student
Contraste de hipótesis
- Introducción a las hipótesis estadísticas
- Contraste de hipótesis
- Contraste de hipótesis paramétrico
- - Hipótesis en contrastes paramétricos
- - Estadístico de contraste
- - Potencia de un contraste
- - Propiedades del contraste
- Tipologías de error
- Contrastes no paramétricos
- - Chi-cuadrado
Regresión lineal
- Introducción a los modelos de regresión
- Modelos de regresión: aplicabilidad
- Variables a introducir en el modelo de regresión
- - Tipos de variables a introducir en el modelo
- Construcción del modelo de regresión
- - Selección de las variables del modelo
- - Métodos de construcción del modelo de regresión
- - Obtención y validación del modelo más adecuado
- Modelo de regresión lineal
- Modelo de regresión logística
- Factores de confusión
- Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
Anexo. tablas
- Tabla I: Probabilidad binomial
- Tabla II: Función de la distribución binomial
- Tabla III: Función de la distribución normal
- Tabla IV: Distribución Chi-cuadrado
- Tabla V: Distribución t-Student
Palabras clave
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