Description des cours
Graduado de Licenciado en Estadística, con 12 años de experiencia como profesor universitario en las áreas de estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, diseño de experimentos, series de tiempo, análisis de datos multivariables, procesos estocásticos, control de calidad, muestreo, minería de datos, bioestadística, matemática-estadística e investigación de operaciones. Manejo de los programas R, R Studio, Python, Spss, Minitab, Ampl, Lingo, Gams, Opl, WinQsb, Invop y Excel.
Manejo de los software Eviews, gretl, manejo de matemáticas financiera, econometría y matemáticas aplicadas, economía, microeconomía y macroeconomía. Se dictan clases por zoom.
Explico desde cero el manejo de los diversos Software, como es el caso de R, importación y exportación de datos, depuración y limpieza de datos, metodología CRISP-DM, medidas de tendencia central y de dispersión, agrupación de datos en tablas de frecuencias, medidas de forma, probabilidad, teorema de probabilidad total, teorema de Bayes, variables aleatorias discretas, continuas y mixtas, distribuciones Poisson, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa, Hipergeométrica, Uniforme Discreta, Exponencial, Gamma, Normal, Beta, Uniforme Continua, t Student, F y Chi-Cuadrado. Pruebas de Hipótesis para la media, para la diferencia de medias, para la varianza y para el cociente de varianzas, error de tipo I y error de tipo II, el Lema de Neyman Pearson, la prueba UMP, intervalos de confianza, el método de la cantidad pivote, Regresión lineal simple y múltiple, matriz de varianzas y covarianzas, Vectores Aleatorios, transformaciones, Método del Jacobiano, momentos muestrales y poblacionales, diseños completamente aleatorizados, diseño de bloques, diseños factoriales, diseños factoriales 2^k, diseños factoriales con efectos aleatorios, análisis de correspondencias múltiples, Análisis Clúster, etc, y experiencia en todo tipo de aplicaciones, en el área de ingeniería, ciencias sociales y económicas, área médica o de la salud, diseños experimentales, manejo de problemas y aplicaciones de optimización, Método gráfico, Método Simplex, Método de la M, Método de las dos fases, Análisis de Sensibilidad, Modelos de transporte para conseguir una solución básica factible inicial. el Método de Vogel, de la Esquina Noroeste, el Método del Costo Mínimo, el Método MODI para alcanzar la solución óptima. Problemas de Asignac
