ISSUED DATE | 25 AUGUST 2014 VALID DATE | 25 SEPTEMBER 2014
G U Í A D I D Á C T I C A
MASTER UNIVERSITARIO DE
ESTADÍSTICA APLICADA CON R:
TÉCNICAS CLÁSICAS, ROBUSTAS,
AVANZADAS Y MULTIVARIANTES.
2 MASTER UNIVERSITARIO DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R
TABLA DE
CONTENIDOS
Destinatarios
Pág. 3
Presentación
Pág. 4
Objetivo General
Pág. 5
Objetivos Específicos
Pág. 6
Contenidos
Pág. 7
Metodología
Pág. 8
Prerrequisitos Y Recomendaciones
Pág. 8
Criterios De Evaluación
Pág. 8
La Nota Final
Pág. 9
Duración Y Desarrollo
Pág. 9
Material
Pág. 9
Pág. 11
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Máxima Formación, SL www.maximaformacion.es – www.maximainformacion.com
DESTINATARIOS
El Máster en Estadística Aplicada con R:
Técnicas clásicas, robustas, avanzadas y
multivariantes, se dirige a alumnos con
diferentes grados de formación (Diplomados,
Ingenieros Técnicos, Licenciados e Ingenieros
Superiores,
Graduados,
estudiantes
de
posgrado, Doctores e Investigadores) en
4 MASTER UNIVERSITARIO DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R x
P
RESENTACIÓN
En una sociedad donde la información es cada vez más abundante y sistemática,
resulta imprescindible contar con
profesionales con un elevado nivel técnico,
teórico y práctico en la formación Estadística y su aplicación en la investigación.
Es conocido que cualquier área científica utiliza la Estadística para su propio
desarrollo. Asimismo, entre los empleadores existe una creciente demanda de
conocimientos de Estadística junto con los de
Computación y Programación
. El
plan formativo que aquí se presenta está diseñado para dar respuesta a estas
necesidades.
Desde el punto de vista académico, en este Máster el estudiante adquirirá una
formación avanzada,
de carácter especializado, orientado a las aplicaciones
estadísticas mediante el
software R
. Se amplían los conocimientos del estudiante
transmitiéndole métodos y técnicas no estudiadas en los cursos de grado y que
son de gran interés para una formación completa y actualizada, así como para la
resolución de problemas reales complejos. El Máster tiene como finalidad
incrementar la capacidad crítica respecto a las posibilidades que la Estadística
tiene para abordar y resolver problemas que se plantean en distintas áreas
científicas. Esto permitirá escoger la técnica Estadística adecuada a cada caso, y
realizar de manera correcta el análisis e interpretación de los datos. También se
pretende dotar al estudiante de
práctica y agilidad
en la utilización del
programa estadístico más avanzado a nivel mundial (software R).
Desde el punto de vista profesional, lo que se pretende es proporcionar a los
alumnos todos los conocimientos prácticos de estadística avanzada para que los
trasladen de una forma eficiente a sus áreas de trabajo diarias. Esta formación
global facilitará el acceso a puestos de trabajo altamente cualificados (en
empresas u organismos públicos) y promocionará el trabajo en grupos
multidisciplinares.
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Máxima Formación, SL www.maximaformacion.es – www.maximainformacion.com
El objetivo principal del Máster es dotar al
estudiante de las capacidades y destrezas
necesarias para aplicar técnicas de análisis
estadístico a la resolución de problemas reales
de diversa índole, con el objeto de descubrir la
información que contienen, generar
predicciones, y comunicar de manera
adecuada los resultados para elaborar
conclusiones que faciliten la toma de
decisiones en situaciones complejas.
6 MASTER UNIVERSITARIO DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R
OBJETIVOS
ESPECÍFICOS
En particular, el alumno será capaz de:
➊
Descubrir técnicas estadísticas actuales
Robustas y avanzadas que le permitirán abordar problemas
complejos en los cuales la estadística clásica falla.
➋
Adquirir destrezas
En la utilización correcta y racional del principal software estadístico
(software R
).➌
Poner en práctica los conocimientos adquiridos
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Máxima Formación, SL www.maximaformacion.es – www.maximainformacion.com Por sus especiales características la mayoría de temas tienen un carácter continuo, progresivamente se profundiza en sus contenidos y se relacionan todas las técnicas del principio al final del programa. Las competencias adquiridas van evolucionando desde los aspectos más básicos hasta el nivel avanzado objetivo del Máster.
CONTENIDOS
PRIMER MÓDULO. TÉCNICAS CLÁSICAS Y ROBUSTAS.
SEGUNDO MÓDULO. TÉCNICAS AVANZADAS.
TERCER MÓDULO. TÉCNICAS MULTIVARIANTES.
CUARTO MÓDULO. EVALUACIÓN.
TEMA 1. SOFTWARE R. Manejo de bases de datos en el software R. Programación. TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Variables categóricas y numéricas. Estadísticos clásicos y robustos. Gráficos avanzados.
TEMA 3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL. Pruebas paramétricas, no paramétricas y robustas. TEMA 4. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN. Correlación simple, múltiple, parcial y robusta. Regresión lineal simple y múltiple. Selección de variables y transformaciones. Regresión robusta simple y múltiple.
TEMA 5. DISEÑO EXPERIMENTAL ANOVA uni y bi-factorial. Diseño experimental por bloques aleatorizados, Diseño de medidas repetidas, Diseño split-plot, Diseño anidado o jerárquico y ANCOVA.
TEMA 6. MODELOS AVANZADOS. Modelo lineal (LM), Modelo aditivo (AM), Modelo lineal generalizado (GLM) univariante, Modelo aditivo generalizado (GAM), Introducción al Modelo mixto (MM).
TEMA 7. ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE. Análisis de conglomerados (Clúster) jerárquico y no jerárquico, Árbol de regresión multivariada (MRT), Análisis discriminante (LDA), Análisis de correspondencias (CA), CA sin tendencia (DCA), CA parcial (pCA), y CA canónico (CCA), Análisis de componentes principales (PCA), Análisis de redundancia (RDA), Pruebas para diferencias multivariadas entre grupos (MANOVA, MRPP, ANOSIM, NPMANOVA, MANTEL).
Replicar las funciones y ejercicios propuestos para las técnicas estadísticas concretas del curso. Realizar los ejercicios propuestos en la evaluación. Aplicar las técnicas estudiadas a sus investigaciones. Conocer y aplicar los parámetros para personalizar gráficos en las técnicas estadísticas concretas de este curso.
8 MASTER UNIVERSITARIO DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R E
plataforma Moodle.
guía de contenidos y actividades relativos a los temas que definen el programa del curso. Las actividades propuestas serán de carácter - , que permitirán asimilar y poner en práctica los conocimientos adquiridos. La resolución de dichas cuestiones y problemas por parte del alumno y su evaluación realizar un seguimiento del curso.
El alumno realizar sus consultas mediante correo electrónico en la propia plataforma virtual, a través de los foros de cada tema, o en las sesiones de chat propuestas por el docente.
1. Seguimiento del alumno para conocer su actitud frente al curso y el trabajo continuo (participación activa en los foros, etc.)
2. Seguimiento del alumno en su planificación adecuada del curso.
3. Seguimiento del alumno respecto a las habilidades y destrezas y sus avances en el manejo del software R y la metodología e inferencia estadística en la resolución de los problemas.
4. Supervisión de las actividades de evaluación continua de los distintos temas.
M
ETODOLOGÍA
En este curso se introducirán desde un nivel elemental, de forma progresiva, las herramientas estadísticas necesarias para el desarrollo del mismo. Aunque se recomienda tener conocimientos previos de estadística general, no es necesario tenerlos de programación en R.
P
RERREQUISITOS Y
R
ECOMENDACIONES
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Máxima Formación, SL www.maximaformacion.es – www.maximainformacion.com 10% la actitud hacia el curso mediante las participaciones en los foros, propuestas propias, sesiones de chat, etc.
90% la evaluación continua.
Al alumno se le proporcionará: El libro manual del curso.
Material didáctico del curso, anexos, bases de datos y evaluación.
L
A NOTA FINAL
Duración de 5 meses, 500 horas, 20 créditos ECTS, comenzando el 5 de Noviembre.
D
URACIÓN Y
D
ESARROLLO
10 MASTER UNIVERSITARIO DE ESTADÍSTICA APLICADA CON R
Máxima Formación, SL
Telf.: +34-958 327 046
Gerente: Alfonso Lara Núñez - +34-635 659 391
email: [email protected]
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