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Estadística Aplicada para Data Science

Código de referencia: 21C30028

Al finalizar el curso, el alumno es capaz de plantear diferentes alternativas para el análisis de datos usando software estadístico y convertirlos en modelos que ayudan a la predicción del comportamiento.

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Temario UNIDAD 1: La Estadística Descriptiva — Medidas de tendencia central — Medidas de Dispersión — Rango. Rango IQR. — Otras medidas — Problemas de uso práctico. UNIDAD 2: Las Herramientas Fundamentales — El Teorema de Límite Central. — Los Intervalos de Confianza — El MSA y el Gage R&R — La Capacidad del Proceso — Las Pruebas de Hipótesis UNIDAD 3: Modelos avanzados — La Correlación y Regresión — El Análisis de varianza — Introducción a la Teoría DOE y el Plan DOE — El Ejercicio y la Experimentación Práctica

Más Información

Temario

UNIDAD 1: La Estadística Descriptiva
— Medidas de tendencia central
— Medidas de Dispersión
— Rango. Rango IQR.
— Otras medidas
— Problemas de uso práctico.

UNIDAD 2: Las Herramientas Fundamentales
— El Teorema de Límite Central.
— Los Intervalos de Confianza
— El MSA y el Gage R&R
— La Capacidad del Proceso
— Las Pruebas de Hipótesis

UNIDAD 3: Modelos avanzados
— La Correlación y Regresión
— El Análisis de varianza
— Introducción a la Teoría DOE y el Plan DOE
— El Ejercicio y la Experimentación Práctica