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Con este curso aprenderás mediante un aprendizaje progresivo de la asignatura todos los contenidos necesarios para la superación de la misma, necesaria para la finalización del grado en Marketing e Investigación de Mercados.
Con nuestra plataforma digital tendrás acceso a clases online y todo el material necesario para superar las pruebas exigidas, tanto de evaluación continua durante el curso académico como el examen final de la asignatura, todo ello llevado a cabo con ejercicios prácticos realizados especialmente para practicar las diferentes partes del examen.
Nuestra academia ofrece clases tanto presenciales como online, lo que nos permite preparar a estudiantes universitarios de todo el territorio nacional que quieran superar el grado universitario.
Contamos con varios años de experiencia ayudando a nuestros alumnos a superar las asignaturas universitarias que forman parte del Grado en Marketing e Investigación de Mercados con un alto ratio de aprobados cada año.
Estudiantes universitarios del territorio nacional que quieran superar con éxito la asignatura de Estadística II, la cual forma parte del segundo curso del Grado en Marketing e Investigación de Mercados.
Con el curso de Estadística II profundizarás en el estudio de los métodos estadísticos partiendo de los conceptos básicos, técnicas y herramientas en el campo de la Estadística descriptiva y probabilidad abordados en la asignatura de Estadística I.
A través de esta asignatura universitaria conocerás la importancia de la estadística en el ámbito económico y empresarial, dando al alumno la capacidad de tomar decisiones con precisión sobre problemas concretos y de realizar sus propios juicios. Dentro de este campo aprenderás entre otros muchos contenidos:
Conocer los métodos de muestreo aplicados en el contexto de población finita e infinita y la resolución de problemas económicos.
Conocer los conceptos de hipótesis estadística, tipos de hipótesis, tipos de error, región crítica, región de aceptación, etc…
Conocer los mejores test para el contraste de hipótesis nulas simples frente a alternativas simples o compuestas.
Capacidad para aplicar procedimientos no paramétricos.
Estimación de parámetros poblacionales desconocidos en el ámbito económico y empresarial.
Conocer y aplicar las herramientas cuantitativas para el diagnóstico y análisis empresarial.
Todo esto te capacitará de los conceptos, técnicas y herramientas más utilizadas en el campo de la inferencia estadística utilizados en marketing y la investigación de mercados. Además, te dará las técnicas para abordar la asignatura de estadística multivariante.
Todas las ventajas de una clase presencial pero sin tener que desplazarte.
Si tienes poco tiempo pero necesitas preguntar las dudas de clase en directo, esta es tu modalidad.
Además, si no has podido asistir a la clase online en directo, podrás verla grabada en nuestro campus online. Así no te pierdes nada ;)
Si antes de empezar te gusta tomarte un café con tus compañeros.
Y necesitas un entorno sin distracciones en el que concentrarte mejor mientras aprendes, las clases presenciales son para ti.
Antiguos alumnos
Somos la academia mejor valorada gracias a las altas tasas de aprobados que tenemos anualmente. Debido a la experiencia docente de nuestros profesores y al esfuerzo de nuestros alumnos, tenemos más del 95% de aprobados.
Tema 1. Distribuciones en el muestreo
1.1. Introducción
1.2. Tipos de muestreo
1.3. Muestreo aleatorio simple. Distribuciones en el muestreo
1.3.1. Distribución de la media muestral
1.3.2. Distribución de la varianza muestral
1.3.3. Distribución de la diferencia de dos medias muestrales
1.3.4. Distribución del cociente de varianzas muestrales
1.3.5. Distribución de la proporción muestral
1.3.6. Distribución de la diferencia de proporciones muestrales
1.4. Resolución de casos prácticos con ordenador
Tema 2. Estimación por puntos
2.1. Introducción
2.2. Propiedades de los estimadores
2.3. Métodos de estimación por puntos
2.3.1. Método de los momentos
2.3.2. Método de la máxima verosimilitud
Tema 3: Estimación por intervalos de confianza
3.1. Introducción
3.2. Concepto de intervalo de confianza y su construcción
3.3. Intervalo de confianza para la media. Tamaño de la muestra
3.4. Intervalo de confianza para la proporción. Tamaño de la muestra
3.5. Tamaño de la muestra e intervalos de confianza en poblaciones finitas
3.5.1. Muestreo aleatorio simple
3.5.2. Muestreo estratificado
3.6. Resolución de casos prácticos con ordenador
Tema 4: Contrastes de hipótesis. Localización de una población
4.1. Introducción
4.2. Conceptos básicos
4.3. Región crítica óptima
4.4. Nivel de significación empírico (p-valor) y región crítica
4.5. Contrastes paramétricos
4.5.1. Contraste sobre la media en poblaciones normales
4.5.2. Contraste sobre la proporción
4.6. Contrastes no paramétricos basados en la mediana
4.6.1. Contraste del signo
4.6.2. Contraste de rangos signados
4.7. Resolución de casos prácticos con ordenador
Tema 5: Contrastes de hipótesis para la localización de dos poblaciones
5.1. Introducción
5.2. Contrastes para muestras independientes
5.2.1. Contrastes paramétricos
5.2.1.1. Contraste de la diferencia de medias en poblaciones normales
5.2.1.2. Contraste de la diferencia de proporciones
5.2.2. Contrastes no paramétricos: Wilcoxon-Mann-Whitney
5.3. Contrastes para muestras relacionadas (datos pareados)
5.3.1. Contraste de la diferencia de medias en poblaciones normales
5.3.2. Contrastes no paramétricos de localización para datos relacionados
5.3.2.1. Test del signo
5.3.2.2. Test de rangos signados
5.4. Resolución de casos prácticos con ordenador
Tema 6: Contrastes sobre algunas hipótesis estadísticas básicas
6.1. Introducción
6.2. Contraste de rachas sobre la aleatoriedad de la muestra
6.3. Contrastes generales de bondad de ajuste
6.3.1. Contraste Chi-cuadrado de Pearson
6.3.2. Contraste de Kolmogorov-Smirnov
6.4. Contrastes específicos de normalidad
6.4.1. Contraste de normalidad de Lilliefors
6.4.2. Contraste de normalidad de Jarque-Bera
6.4.3. Contraste de normalidad de Shapiro-Wilks
6.5. Contraste de independencia de dos variables aleatorias
6.6. Contraste de homogeneidad de k muestras aleatorias
6.7. Resolución de casos prácticos con ordenador
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