Master en Tecnicas Estadisticas + 60 Creditos Ects

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    1.970
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Master en Tecnicas Estadisticas + 60 Creditos Ects

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Curso de educación física, ciencias sociales, educación física y deportiva, alimentación, dietética y nutrición, biología y biotecnología, medicina, albañiles, medicina, contabilidad on line. Este curso te ayudará en tu desarrollo profesional en el á
  • Inicio / Fin Matrícula abierta
  • Duración Consultar con Euroinnova Master Nebrija EURO
  • Formato On line
  • Método Curso
  • País
    España
  • Provincia
    Todas
  • Idioma
    Español

Dirigido a: Consultar

Requisitos: Este curso no tiene requisitos.

Para qué te prepara: El presente Máster en Técnicas Estadísticas le proporcionará los conocimientos necesarios para poder especializarse en las técnicas estadísticas, algo muy demandado hoy día gracias a los análisis realizados por diferentes entidades tanto públicas como privadas. Con este máster universitario online podrás conocer y dominar los métodos de análisis más empleados en el ámbito profesional de la estadística, capacitándote para el desarrollo de una carrera profesional en el sector. Además, al finalizar el programa de estudios recibirás un título de máster universitario acreditado con 60 créditos ects, lo que le confiere una gran validez tanto a nivel laboral como académico.

Certificado: Titulación Universitaria en Máster en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS


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    Contenido del curso Master en Tecnicas Estadisticas + 60 Creditos Ects

    PARTE 1. MODELOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

    MÓDULO 1. PROBABILIDAD

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Y REGRESIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DISCRETOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS CONTINUOS

    MÓDULO 2. REGRESIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. REGRESIÓN LINEAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN LOGÍSITCA (POISSON Y BINOMINAL NEGATIVA)

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS DE COX

    PARTE 2. PROGRAMACIÓN LINEAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL. TEOREMA FUNDAMENTAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS EN PROGRAMACIÓN LINEAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. DUABILIDAD

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. MÉTODO LEMKE

    PARTE 3. ESTADÍSTICA ESPACIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA ESPACIAL Y DATOS ESPACIALES

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS LINEALES Y ALGORITMO DE GIBBS SAMPLING

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CORRELACIÓN ESPACIAL MUESTRAL, MODELOS TEÓRICOS DEL SEMIVARIOGRAMA Y MÉTODO KRIGING

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS ESPACIALES (AEDE)

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE PATRONES DE LOCALIZACIÓN DE PUNTOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

    PARTE 4. TÉCNICAS PARA EL DISEÑO DE LAS ENCUESTAS Y EL MUESTREO

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN SOCIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA ENCUESTA COMO TÉCNICA DE INVESTIGACIÓN SOCIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. SELECCIÓN DE MUESTRAS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. SELECCIÓN DEL ENCUESTADO

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. ELABORACIÓN DEL CUESTIONARIO

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA ENTREVISTA

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRABAJO DE CAMPO

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTRODUCCIÓN AL TRATAMIENTO DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. EL INFORME DE INVESTIGACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. LA CALIDAD DE LA ENCUESTA

    PARTE 5. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTROL POR VARIABLES Y ATRIBUTOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. MUESTREO

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. TEORÍA DE VIABILIDAD

    PARTE 6. DATOS FUNCIONALES

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS FUNCIONAL DE DATOS.

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. HERRAMIENTAS PARA EXPLORAR DATOS FUNCIONALES:

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. DE DATOS FUNCIONALES A FUNCIONES SUAVES:

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES PARA DATOS FUNCIONALES:

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. REGRESIÓN PARA DATOS FUNCIONALES.

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. EJEMPLOS PRÁCTICOS DE ANÁLISIS FUNCIONALES DE DATOS

    PARTE 7. PROYECTO FIN DE MÁSTER

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