DESCRIPCIÓN BREVE: Su objetivo es dotar al alumno de los conocimientos y
habilidades sobre Estadística. ALUMNO OBJETIVO: Alumnos interesados en:
Título de Diplomado en Estadística. PROGRAMA: Álgebra. Estructuras
algebraicas. Espacios vectoriales afines y euclideos. Cálculo matricial.
Aplicaciones. -Álgebra. -Análisis Matemático. -Estadística e Investigación
Operativa. -Geometría y topología. -Matemática Aplicada. Análisis
Matemático. Números reales. Cálculo diferencial de funciones de una
variable. Cálculo integral de funciones de una variable. Espacios
métricos. Topología. Cálculo diferencial de funciones de varias variables.
Cálculo integral de funciones de varias variables. Ecuaciones
diferenciales. Aplicaciones. 12 -Álgebra. -Análisis Matemático.
-Estadística e Investigación Operativa. -Geometría y Topología.
-Matemática Aplicada. Cálculo de probabilidades. Espacios de probabilidad.
Variables aleatorias discretas. Distribuciones y parámetros. Variables
aleatorias continuas unidimensionales. -Análisis Matemático. -Estadística
e Investigación Operativa. -Matemática Aplicada. Estadística descriptiva.
Métodos gráficos. Distribuciones unidimensionales. Distribuciones
multidimensionales. Números índices. Series cronológicas. -Estadística e
Investigación Operativa. -Matemática Aplicada. Estadística Matemática.
Variables aleatorias multidimensionales. Introducción al problema central
del límite. Introducción a la inferencia estadística. Estimación
paramétrica. Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis.
Inferencia no paramátrica. -Estadística e Investigación Operativa.
-Matemática Aplicada. Fundamentos de Informática. Proceso de datos.
Ordenadores. Lenguajes de programación. Representación de datos. Bases.
Resolución de problemas matemáticos mediante algoritmos. -Arquitectura y
Tecnología de Computadores. -Ciencias de la Computación e Inteligencia
Artificial. -Lenguajes y Sistemas informáticos. Investigación Operativa.
Programación lineal. Programación no lineal. Simulación. Teoría de colas.
Modelos de inventario. Modelos de reemplazamiento. -Estadística e
Investigación Operativa. Modelos Lineales. Teoría general de modelos
lineales. Modelos de regresión. Análisis de varianza y covarianza.
Introducción al diseño de experimentos. -Estadística e Investigación
Operativa. -Matemática Aplicada. Muestreo Estadístico. Muestreo
probabilístico. Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado.
Muestreo por conglomeraciones. Muestreo polietápico. Estimadores de razón
y regresión. Muestreo de poblaciones infinitas. -Estadística e
Investigación Operativa.