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DIPLOMADO EN MODELAMIENTO ESTADISTICO APLICADO USANDO SOFTWARE LIBRE

INICIO

27 de julio 2020
INVERSIÓN: $3.100.000
INTENSIDAD: 120 horas.

HORARIO

Sábados, 8:00 a.m. a 1:00 p.m.

LÍNEAS DE INFORMACIÓN

(+57) 325 8181

INSCRIPCIONES ABIERTAS

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Acerca del programaPlan de Estudios Docentes

PRESENTACIÓN DEL PROGRAMA

En el trabajo como empleado, emprendedor o dueño de negocios, suelen presentarse datos propios del quehacer y datos externos que sirven como insumo en la construcción de modelos estadísticos, útiles en la toma de decisiones desde un punto de vista técnico. Desde esta perspectiva, es importante que el profesional contextualice e interprete tales datos para darle un buen tratamiento a los mismos.

Este diplomado presenta de manera práctica una visión general de los diversos modelos contextualizados, según los tipos de datos que se presentan con mayor frecuencia y de acuerdo con el contexto. Lo anterior, haciendo uso de la herramienta gratuita, cada vez más importante: el lenguaje R y su aplicativo RStudio.

PROMESA DE VALOR

El diplomado en Modelamiento Estadístico aplicado con software libre, le permite a los participantes el conocimiento y dominio de los diversos modelos, tanto de corte transversal como de series de tiempo, datos panel y geoestadística, empleando para ello el software R y su aplicativo RStudio.

¿POR QUÉ ES RELEVANTE?

Fundamentalmente se busca que el profesional comprenda la diferencia entre las variables que se quieren estudiar y sobre las cuales se espera proponer conclusiones y pronósticos por medio de la aplicación de los distintos modelos.

¿CUÁL ES EL FACTOR DIFERENCIAL DE ESTE PROGRAMA?

El programa aborda el planteamiento y desarrollo de modelos estadísticos, según tipos de datos y con un enfoque esencialmente práctico.

DIRIGIDO A

Profesionales de todas las áreas del conocimiento, interesados en aprender a dominar herramientas estadísticas que, a su vez, dan explicación a situaciones diversas por medio de variables propias, empleando para ello modelos estadísticos.

COMPETENCIAS QUE DESARROLLA EL PROGRAMA

• Habilidad para manejar la estadística descriptiva, inferencial y desarrollo de modelos con software libre R y su aplicativo RStudio.

• Dominio del conocimiento y diferenciación de los tipos de variables para el planteamiento de los distintos modelos.

• Capacidad para entender qué se puede hacer y qué no, con los distintos modelos en un ambiente determinado.

INTENSIDAD HORARIA

El programa tiene una duración de 120 horas, los días martes, miércoles y jueves, de 6:00 p.m. a 10:00 p.m.

* Se otorga certificado a los participantes que cumplan el 80% de asistencia a las sesiones y actividades propuestas en el programa

MÓDULO I. ESTADÍSTICA EMPLEANDO SOFTWARE R

    • Software R. Generalidades e introducción.
    • Importación de datos y visualizaciones grupales.
    • Estadística descriptiva, gráficos generales y tablas con software R.
    • Estadística inferencial, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis.

MÓDULO II. MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL

    • Regresión lineal simple. Generalidades.
    • Estimación de los parámetros: Método de mínimos cuadrados.
    • Inferencia acerca de los coeficientes de regresión. Interpretación.
    • Regresión lineal múltiple. Estimación de los parámetros.
    • Evaluación de los supuestos del modelo de Regresión Múltiple: normalidad, autocorrelación, heteroscedasticidad, multicolinealidad.

MÓDULO III. MODELOS DE VARIABLE CUALITATIVA

    • Introducción a los modelos de variable cualitativa.
    • Especificación de los modelos de variable cualitativa.
    • Estimación de los modelos de variable cualitativa.
    • Verificación de los modelos de variable cualitativa.
    • Interpretación de los resultados de los modelos de variable cualitativa.

MÓDULO IV. MODELOS DE REGRESIÓN CUANTÍLICA

    • Percentiles en R, introducción a los modelos de regresión cuantílica.
    • Especificación del modelo de regresión cuantílica.
    • Estimación del modelo de regresión cuantílica.
    • Interpretación a partir de gráficas de regresión cuantílica y su comparación con regresión lineal.

MÓDULO V. MODELOS DE SERIES DE TIEMPO

      Series de tiempo. Generalidades.
    • Modelos AR, ARMA, ARIMA.
    • Otros modelos de series de tiempo.
    • Ejercicios prácticos.

MÓDULO VI. MODELOS DE DATOS LONGITUDINALES

    • Datos longitudinales. Generalidades.
    • Modelos lineales: modelos marginales y modelos condicionales.
    • Ejercicios prácticos.

MÓDULO VII. Modelos de remuneración y salarios

    • Introducción a la estadística espacial.
    • Autocorrelación espacial.
    • Modelo de regresión espacial.
    • Modelos de interpolación.
    • Análisis de datos puntuales.

MARTHA CORRALES

Directora Académica

Ingeniera de Sistemas, Universidad Industrial de Santander. Magíster y Ph.D. en Estadística, Universidad Nacional de Colombia. Certified Risk Management, Software Shop. Profesor de tiempo completo, Universidad Sergio Arboleda.


FABIO MOLINA

Matemático, Universidad Nacional de Colombia. Especialista en Matemática Aplicada, Universidad Sergio Arboleda y Magíster en la misma disciplina, Universidad Nacional de Colombia. Docente en las universidades Sergio Arboleda y Javeriana.


JAVIER PEÑUELA

Ingeniero Catastral y Geodesta. Especialista en Sistemas de Información Geográfica, Universidad Distrital. Maestría en Geoestadística, Universidad Mines Paris Tech, Francia. Experiencia docente y en consultoría. Empresa actual Esri Colombia.


MARGARITA MARÍN

Profesional en Economía, con interés en estadística bayesiana, teoría de muestreo, econometría aplicada, análisis de series de tiempo y análisis multivariado. Experiencia en investigación académica, enseñanza y en desarrollo de eventos académicos. Con alto sentido de responsabilidad, capacidad para aprender, tolerancia a la presión, pensamiento analítico, proactividad y habilidades en la búsqueda de información.


RICARDO J. CALDERÓN C.

Estadístico, Universidad Nacional de Colombia. Magíster en Economía, Universidad Javeriana. Experiencia en los sectores financiero, educativo y de consultoría.



IMPORTANTE


*La Universidad podrá cancelar el programa seleccionado, cuando no haya un número mínimo de participantes, y procederá a tramitar la devolución del dinero recibido. También podrá posponer la realización del programa por razones de fuerza mayor. En este caso se informará a las personas preinscritas la nueva fecha programada. El medio de contacto será a través de los medios suministrados en el momento de la inscripción.

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