Director
D. Antonio Pascual Acosta
(Estadística e Investigación Operativa)

Unidad Promotora
Centro de Formación Permanente

Impartición
Del 06/06/2013 al 20/12/2013

Modalidad
Presencial

Idioma de impartición
Español

Lugar de impartición
FACULTAD DE MATEMÁTICAS

659,00 €
(tasas incluidas)


30,00 ECTS


Prácticas
No

Preinscripción
Del 01/03/2013 al 20/10/2013


Matrícula
Del 01/10/2013 al 20/10/2013

Proyecto formativo

Este Experto Universitario pertenece al proyecto formativo del Máster Propio en Estadística Pública (IV Edición).

Puede cursarse de manera independiente.

Objetivos


El objetivo general del curso es contribuir a la formación en conocimientos y herramientas analíticas adecuadas, de fundamentos de estadística y estadística computacional, para la comprensión, el análisis, la elaboración y la interpretación de las Estadísticas Públicas.

Tal objetivo se dirige a los profesionales de cualquier ámbito y estudiantes de cualquier rama del conocimiento, en tanto que les permitirá adquirir una formación útil y necesaria en múltiples áreas de la actividad laboral, así como de la investigación social, económica y científica.

Con tal objeto, para aquellos alumnos que no posean formación estadística, los contenidos se introducen conjugando el rigor, la claridad y la profundidad en los conocimientos y, especialmente, en sus aplicaciones.

El objetivo general antes citado se estructura a través de los siguientes objetivos más específicos:

- Introducir al alumno, o potenciar en su caso, en los conceptos básicos de las técnicas de inferencia estadística, así como en los mecanismos de aplicación de las mismas, tanto en el ámbito univariante como multivariante.

- Desarrollar en el alumno la capacidad de aplicar técnicas de análisis estadístico de datos, facilitando tanto la adquisición de los fundamentos y mecanismos básicos de las mismas como el conocimiento de software y aplicaciones informáticas orientadas a su aplicación.

- Introducir al alumno, o potenciar en su caso, en el conocimiento del muestreo estadístico, especialmente en los distintos diseños muestrales, la selección y tamaño de la muestra y las técnicas de encuestación.

A través de los submódulos/asignaturas de Software Estadístico y Estadística Computacional se proponen las herramientas informáticas adecuadas para la comprensión, el análisis, la elaboración y la interpretación de las distintas técnicas estadísticas, en particular, de las Estadísticas Públicas, haciendo hincapié en el conocimiento y uso de bancos de datos y software estadístico (SPSS, SAS y R).

Competencias


G01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos submódulos que se desarrollan en el curso.

G02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la Estadística, especialmente en el ámbito de la Estadística Pública.

G03. Saber reunir e interpretar datos para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

G04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.

G05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

G06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos y documentales.

G07. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica.

Procedimiento de evaluación


Asistencia, Pruebas, Trabajos

Requisitos


Requisitos específicos de admisión a los estudios

  • Licenciaturas o Ingenierías Superiores, Diplomaturas e Ingenierías Técnicas

Requisitos académicos para la obtención del Título o Diploma

  • Licenciaturas o Ingenierías Superiores, Diplomaturas e Ingenierías Técnicas

Módulos / Asignaturas


Modalidad de impartición: Presencial

Fechas de inicio-fin: 06/06/2013 - 28/06/2013

Horario: en Mañana y Tarde

Contenido

Inferencia estadística: estimación y contraste de hipótesis

- Concepto de probabilidad. Variable aleatoria y modelos de distribuciones.

- Introducción a la inferencia estadística.

- Estimación puntual y estimación por intervalos

- Contrastes de hipótesis: conceptos básicos.

- Contrastes paramétricos relativos a una y varias muestras.

- Contrastes no paramétricos relativos a una y varias muestras.

Modelos lineales y series temporales

- Introducción a los modelos lineales.

- Modelo de Regresión Lineal Múltiple.

- Otros modelos lineales: Regresión Polinomial, Regresión Logística.

- Series Temporales: Análisis clásico, componentes y estimación.

- Modelización ARIMA de las series temporales univariantes .

Diseño Estadístico de Experimentos

- Introducción al diseño estadístico de experimentos.

- Experimentos con un factor.

- Comparaciones múltiples.

- Diseño aleatorizado en bloques

- Experimentos factoriales. Factores fijos y aleatorios. Factores anidados.

- Diseños split-plots.

Software Estadístico y Estadística Computacional I

- Introducción a SPSS.

- Introducción a SAS. Inferencia estadística a través de SAS.

- Introducción al Programa R. Inferencia estadística a través del Programa R

- Bases de datos. Lenguaje SQL. Microsoft Access. MySQL.

Modalidad de impartición: Presencial

Fechas de inicio-fin: 05/09/2013 - 25/10/2013

Horario: en Mañana y Tarde

Contenido

Técnicas estadísticas multivariantes para la investigación.

- Introducción general al Análisis Multivariante

- Técnicas de clasificación: Análisis de Conglomerados, Análisis Discriminante.

- Técnicas de reducción de la dimensión: Análisis Factorial, Análisis de Componentes Principales.

- Escalamiento Multidimensional

- Técnicas de imputación de datos

Análisis de datos categóricos

- Tablas de contingencia: contrastes y medidas de asociación.

- Análisis de Correspondencias.

- Modelo de Regresión Logística Multinomial.

- Modelos logarítmicos lineales.

Números índices e indicadores sociales

- Números índices simples y compuestos.

- Números índices en la Estadística Pública.

- Construcción y Análisis de Indicadores: marco conceptual, métodos de agregación, opciones de ponderación y análisis de sensibilidad.

Complementos al Análisis Estadístico de Datos

- Diversos temas y contenidos de interés en el ámbito del Análisis Estadístico de Datos, complemento a los tratados en los módulos anteriores, tales como Minería de Datos o Redes Neuronales.

Software Estadístico y Estadística Computacional II

- Técnicas estadísticas de clasificación mediante R.

- Técnicas estadísticas de reducción de la dimensión mediante R.

- Técnicas estadísticas de análisis de datos categóricos mediante R.

- Números índices y construcción de indicadores mediante R

- Análisis Estadístico de Datos mediante SAS.

Modalidad de impartición: Presencial

Fechas de inicio-fin: 25/10/2013 - 20/12/2013

Horario: en Mañana y Tarde

Contenido

Muestreo en poblaciones finitas.

- Introducción al muestreo en poblaciones finitas. Conceptos básicos

- Muestreo estratificado y por conglomerados. Diseños no probabilísticos.

- Estimación en el muestreo en poblaciones finitas: Estimadores lineales, estimación por intervalos, determinación del tamaño muestral.

- Estimación en el muestreo estratificado: Afijación muestral, post-estratificación.

- Estimación en el muestreo por conglomerados. Muestreo polietápico.

Técnicas avanzadas en muestreo en poblaciones finitas

- Diseños muestrales complejos. Tratamiento con SPSS

- Estimación de la varianza

- Estimadores no lineales. Estimación de la varianza.

- Estimación de parámetros de distribución y desigualdad

- Inferencia asistida por modelos.

- Estimadores de calibración

- Diseños balanceados. Enfoque predictivo.

- Muestreo doble, muestreo en ocasiones sucesivas.

- Errores ajenos al muestreo. No respuesta

Diseño y planificación de encuestas

- Etapas de una encuesta por muestreo.

- Diseño de cuestionarios.

- Selección aleatoria de unidades muestrales.

- Tratamiento de la no respuesta: Técnicas de imputación.

- Otros métodos de recogida de información: diversas técnicas cualitativas y método Delphi.

Complementos al muestreo en poblaciones finitas.

- Diversos temas y contenidos de interés en el ámbito del Análisis Estadístico de Datos, complemento a los tratados en los módulos anteriores, tales como tratamiento de la no respuesta en las estadísticas oficiales, métodos de reponderación con fuentes externas y desarrollo metodológico de encuestas públicas.

Software Estadístico y Estadística Computacional III.

- Implementación de diseños muestrales complejos y análisis de resultados con R.

- Implementación de diseños muestrales complejos y análisis de resultados con SAS.

- Sistemas de recogida de información. CAPI, CATI, HAPI, Entryware.

Profesorado


Personal Académico

  • D. Andrés González Carmona . Universidad de Granada - Estadística de Investigación Operativa
  • D. Antonio Pascual Acosta . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Juan Manuel Muñoz Pichardo . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • Dª. María Teresa Gómez Gómez . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa

Profesorado

  • Dª. Alicia Enguix González . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Ana María Muñoz Reyes . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Andrés González Carmona . Universidad de Granada - Estadística de Investigación Operativa
  • D. Antonio Beato Moreno . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Antonio Pascual Acosta . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Antonio Rufián Lizana . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Carlos Pérez Arriero - INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA
  • Dª. Florentina Álvarez Álvarez - INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA
  • D. Francisco Torres Ruiz . Universidad de Granada - Estadística e Investigación Operativa (GRANADA)
  • Dª. Inmaculada Barranco Chamorro . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Joaquín García De Las Heras . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. José Antonio Mayor Gallego . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. José Luis Pino Mejías . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. José Rodríguez Avi . Universidad de Jaén - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Juan Antonio Maldonado Jurado . UNIVERSIDAD DE GRANADA - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
  • D. Juan Luis Moreno Rebollo . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Juan Manuel Muñoz Pichardo . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • Dª. Mª Dolores Cubiles de la Vega . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • Dª. María Dolores Jiménez Gamero . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • Dª. María José Lombardía Cortiña . La Coruña - Matemáticas - Área de Estadística
  • Dª. MARÍA LUZ GÁMIZ PÉREZ . GRANADA - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
  • Dª. María Teresa Gómez Gómez . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Pedro Antonio García López . UNIVERSIDAD DE GRANADA - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
  • D. Pedro Luis Luque Calvo . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Rafael Blanquero Bravo . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Rafael Pino Mejías . Universidad de Sevilla - Estadística e Investigación Operativa
  • D. Ramón Gutiérrez Sánchez . Universidad de Granada - Estadística e Investigación Operativa
  • Dª. Silvia González Aguilera . Universidad de Granada - Estadística e Investigación Operativa
  • Dª. Yolanda Román Montoya . Universidad de Granada - Estadística e Investigación Operativa (GRANADA)