Programa


Módulo I                  Diseño y Organización del Análisis

 1. Preliminares

 2. Preparación de los datos

 3. Iniciación al software estadístico R logo

 

Módulo II                 Muestras, Poblaciones y Modelos

(Elementos de las teorías matemáticas de la Probabilidad y de la Estadística útiles para justificar los procedimientos basados en Modelos)

 4. Distribuciones de probabilidad multivariantes

 5. Muestreo en poblaciones normales multivariantes

 6. Métodos elementales de inferencia

 

Módulo III                Metodología Básica

(Técnicas de análisis para extraer información en bases de datos con o sin estructura de grupo predeterminada)

  7. Análisis multivariante de la varianza (MANOVA)

  8. Componentes principales y análisis factorial

  9. Análisis discriminante y regresión logística

10. Análisis "cluster"

11. Análisis de la correlación canónica

 

Módulo IV                Nuevas Perspectivas en el Análisis de Datos

(Nuevas metodologías apoyadas sobre una gran potencia computacional y adecuadas para bases de datos complejas)

12. Las dos culturas

13. Modelos y métodos predictivos

14. Particionamiento recursivo: Árboles de  regresión y clasificación

15. Métodos bayesianos