MANEJO DE LENGUAJE R SOFTWARE - ESTADÍSTICAS Y REGRESIÓN

Al finalizar el curso podrás estudiar correlaciones, ajustar modelos, crear gráficos 3D de altísima calidad, aplicar árboles de decisión, realizar análisis clúster, análisis de componentes principales, crear redes neuronales de predicción, etc.
La lista de posibilidades es muy pero que muy extensa y se adapta a todo tipo de necesidades para el análisis complejo de datos.

Mixto: Presencial + E-learning (Online)

METODOLOGÍA
* Análisis de casos
* Debate general
* Trabajo de desarrollo individual
* Análisis y conocimiento a través de unidades lectivas
* Lectura guiada

PROBABILIDADES
La incertidumbre siempre presente
El experimento aleatorio y definición de probabilidad
Eventos atómicos y compuestos
Definiciones y reglas fundamentales
La distribución binomial
Variables aleatorias discretas
Esperanza y varianza de una variable aleatoria


ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Gráficos de distribución
Gráficos de dispersión
Estadísticas de tendencia central: media, mediana y moda
Estadísticas de variabilidad: varianza y desviación estándar
Estadísticas de asociación: covarianza y correlación
Muestras


PRIMEROS PASOS CON LENGUAJE R
Ayuda de R
Objetos y asignación
Conjuntos de datos (“data sets”)
Cargar datos desde un archivo .csv
Desplegar gráficos
Consultar las estadísticas
Laboratorio

VARIABLES ALEATORIAS
Muestreo: relación con variables aleatorias
Variables aleatorias continuas
La distribución normal
La distribución t
Estimadores no sesgados y eficientes


CONCEPTOS BÁSICOS DE REGRESIÓN
¿Qué es la regresión lineal y para qué sirve?
El modelo simple con dos variables
El método de los mínimos cuadrados (OLS)
Interpretación de una ecuación de regresión
Bondad de ajuste de un modelo: R2


REGRESIÓN LINEAL CON R
Cargar datos
Mostrar gráfico de dispersión
Manipular gráfico
Regresión
Obtener coeficientes y R2
Aplicar modelo
Laboratorio


AUTOMATIZACIÓN DE R
Uso de scripts
Ejecución desde la línea de comandos
Automatización de scripts
Laboratorio


VARIANZA DE LOS COEFICIENTES DE REGRESIÓN Y VERIFICACIÓN DE HIPÓTESIS
Teorema Gauss-Markov
Error estándar de los coeficientes de regresión
Verificación de hipótesis
La prueba F de bondad de ajuste
Relación entre prueba F y prueba t


VERIFICACIÓN CON R
Error estándar
Valores t
Valores F
Laboratorio


MODELOS CON VARIAS VARIABLES EXPLICATIVAS
El modelo general
Precisión de los coeficientes
Multicolinealidad
Prueba F y prueba t en el modelo de regresión múltiple
Laboratorio


MODELOS NO LINEALES
Linealidad y no linealidad
Transformaciones logarítmicas
Modelos polinomiales
Laboratorio

VARIABLES CATEGÓRICAS
Ejemplo introductorio con una variable binaria
Generación de variables binarias a partir de una categórica
Variables binarias de pendiente
La prueba Chow
Laboratorio

toda persona con interés en el área

Persona o Empresa

40 horas

DISPONIBILIDAD INMEDIATA, A CONVENIR, COTIZAR

CERTIFICACIÓN: Diploma y Certificado: NCh 2728:2015 [REG. INN A - 8968]

Profesional experto en el área

MERCADO PÚBLICO : ACREDITACIÓN VIGENTE

CONTENIDOS DIGITALES DEL CURSO

DIPLOMA Y CERTIFICADO

AULA VIRTUAL MOODLE + PLAN DE
SEGUIMIENTO 30 DÍAS