Curso Probabilidad y Estadística para Profesionales
Este curso busca poner en contexto, actualizar y fortalecer los conceptos de Probabilidad y Estadística, necesarios para desarrollar una adecuada comprensión de modelos no determinísticos. Asimismo, este curso buscar nivelar los conocimientos requeridos en probabilidad y estadística para iniciar programas de posgrado en ingeniería, economía y administración.Adicionalmente, busca satisfacer los requerimientos en conceptos básicos de los profesionales admitidos en la maestría en Inteligencia Analítica a la Toma de Decisiones (Analytics).
Dirigido a
Personas interesadas en formación básica en probabilidad y estadística, interesados en realizar programas de posgrado como especializaciones o maestrías en economía, administración o MBA, gerencia estratégica, ingeniería de petróleos, ingeniería industrial, entre otros.
No se tienen prerrequisitos o necesidad de contar con conocimientos previos para tomar el curso.
Objetivos
Familiarizar a los participantes con el uso de algunas técnicas y herramientas que les permitan comprender el comportamiento aleatorio de las variables y forma de modelarlas, así como formalizar conceptos básicos de probabilidad y estadística que le permitirán avanzar de forma más rápida y segura en la construcción de modelos estadísticos básicos y avanzados.Metodología
El programa del curso se cubrirá mediante sesiones sincrónicas de 2 o 3 horas, a cargo de un profeso, así como sesiones asincrónicas para la realización de talleres y ejercicios de afianzamiento. Las sesiones serán dedicadas a la exposición de los principales temas y se complementan con el desarrollo de ejercicios ilustrativos, talleres individuales y/o grupales, casos y actividades diseñadas para favorecer el proceso de aprendizaje y la participación activa. Se contempla el uso de diferentes plataformas tecnológicas para la realización de ejercicios.Las clases se realizarán de forma remota y sincrónica a través de Sicuaplus en la opción de clase remota, Collaborate.
Contenido
1. Probabilidad.1.1 Conceptos básicos de probabilidad
1.2 Probabilidad condicional e independencia de eventos
1.3 Teorema de Bayes y Árboles de Probabilidad.
2. Variables aleatorias
2.1 Variables aleatorias con Distribuciones discretas y continuas.
2.2 Caracterización de variables aleatorias.
2.3 Distribuciones discretas de mayor aplicación: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson.
2.4 Distribuciones continuas de mayor aplicación: Normal, Triangular, Exponencial.
3. Variables aleatorias conjuntas
3.1. Variables aleatorias conjuntas discretas y continuas
3.2 Independencia de variables aleatorias.
3.3 Valor esperado de una función de varias variables aleatorias. Valor esperado condicional. Covarianza y Correlación.
4. Estadística
4.1 Suma de variables aleatorias independientes y Teorema del Límite Central.
4.2 Estimación puntual. Estimadores y propiedades.
4.3 Distribuciones muestrales, Chi-cuadrado, Fisher y T-Student.
4.4 Pruebas de hipótesis. Construcción y Evaluación de pruebas de hipótesis para parámetros poblacionales.
4.5 Construcción de Intervalos de Confianza.
