Diplomado en Estadística, mención Métodos Estadísticos

Mónica Bravo Mella

Estadístico, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Ana María Araneda Levy

Doctor en Estadística, Carnegie Mellon University.

Ana María Alvarado Celis

Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Manuel Galea Rojas

Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo.

Ricardo Olea Ortega

Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Matías Esquivel

Estadístico Pontificia Universidad Católica de Chile.

Cristóbal Honores

Licenciado en Química, Universidad de Chile.

Jonathan Acosta

Doctor en Matemática, Universidad Técnica Federico Santa María. 

Hoy en día las diferentes instituciones requieren disponer de profesionales con conocimientos estadísticos que manejen herramientas que permitan realizar modelamientos de fenómenos que requieren explicar y predecir a objeto de tomar decisiones.

Por otra parte, la tecnología pone a disposición de los profesionales programas estadísticos específicos para el análisis y modelamiento, como R y Python o bien con software de libre distribución (Project R), los cuales permiten abordar diversas aplicaciones de métodos estadísticos relacionados con problemas de regresión bajo diferentes modalidades.

Siendo un gran desafío, el Departamento de Estadística presenta un programa de formación y perfeccionamiento, que busca la habilitación de profesionales para realizar modelamientos estadísticos, analizar cuantitativamente y tener una activa participación en el desarrollo de sus actividades en el entorno estadístico al interior de sus respectivas instituciones.

El Departamento de Estadística de la Facultad de Matemáticas de la Pontificia Universidad Católica de Chile, ofrece un plan de estudios conducentes al Diplomado de Estadística con Mención en Métodos Estadísticos.

Al igual que en otros diplomados de la Universidad, las personas que participen en él, tendrán la posibilidad de acceder a posteriores programas en la misma temática, y así alcanzar un alto nivel de perfeccionamiento.

• Profesionales y administrativos de diferentes disciplinas que se desempeñen en instituciones públicas o privadas en las áreas de análisis y manejo de datos.
• Estar en posesión de un título profesional de una carrera de al menos 8 semestres.

Introducir herramientas y métodos estadísticos para el análisis cuantitativo de datos y procesamiento de información.

El diplomado considera el desarrollo de actividades presenciales en aula y talleres de aplicación con el apoyo de equipos computacionales.

Clases expositivas con apoyo de medios audiovisuales e interacción de los participantes mediante debates, análisis de casos y ejercicios.

Clases prácticas, con apoyo de software estadístico, Excel, R o Python, considera la aplicación de conceptos con el software mediante el estudio de casos y ejercicios relacionados con la actividad laboral de los participantes.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS Y CONTENIDOS

CURSO 1 :Métodos Estadísticos, fundamentos y aplicaciones

Horas directas: 56

Horas Indirectas: 72

Créditos: 6

Objetivos Específicos:

• Organizar la información utilizando técnicas gráficas y descriptivas.
• Representar y evaluar relaciones entre dos o más variables.
• Calcular probabilidades utilizando definiciones y reglas.

Contenidos:

• Descripción de datos univariados.
• Medidas de tendencia central y dispersión.
• Representación gráfica: histograma.
• Análisis exploratorio de datos.
• Descripción de datos bivariados.
• Construcción de tablas de contingencia.
• Representación gráfica bivariada.
• Medidas de asociación.
• Conceptos de probabilidad.
• Definición y asignación de probabilidades.
• Reglas para calcular probabilidades.
• Modelos de probabilidad discretos.
• Modelos de probabilidad continuos.
•  Estimación e intervalos de confianza.
• Teorema del límite central.
• Métodos de estimación puntual e intervalar.
• Determinación del tamaño de muestra.
•  Pruebas de hipótesis
• Elementos de una prueba de hipótesis.
• Pruebas sobre medias y proporciones.
• Prueba de hipótesis para dos muestras.
• Regresión lineal
• Correlación y asociación.
• Modelo de regresión lineal simple.
• Causalidad versus causalidad.

Evaluaciones:

• Control Nº1 Estadística descriptiva: 50%.
• Control Nº2 Normalidad: 50%.

Curso 2 :Modelamiento Estadístico

Horas directas: 56

Horas Indirectas: 72

Créditos: 6

Objetivos Específicos:

• Capacitar en el uso de la metodología de modelos lineales.
• Entrenar a los participantes en la aplicación de modelos no lineales y no paramétricos.
• Capacitar en el proceso de estimación y predicción de modelos logísticos y regresión de Poisson
• Entrenar en el manejo de bases y construcción de bases de datos.

Contenidos:

• Regresión lineal simple y múltiple.
• Mínimos cuadrados
• Estimación y predicción
• Diagnóstico y análisis de residuos
• Aplicaciones a modelos factoriales
•  Regresión no lineal
• Mínimos cuadrados no lineales
• Regresión no paramétrica suavizamientos
• Intervalos de confianza, regiones de confianza. Estimación y predicción. Ejemplos
• Introducción a los modelos lineales generalizados
• Planteamiento de modelos: regresión logística y Poisson
• Estimación y predicción

Evaluaciones:

• Taller 1: Regresión: 50%.
• Taller 2: Series de Tiempo: 50%.

Curso 3: Aplicaciones Estadísticas

Horas directas:  56

Horas Indirectas:  72

Créditos: 6

Objetivos Específicos

• Distinguir la aplicación de diseños muestrales para la obtención de datos.
• Utilizar modelos predictivos de series de tiempo. Entrenar en el uso de software específico.
• Identificar el proceso de clasificación y segmentación de datos.

Contenidos:

• Muestreo.
• Muestreo aleatorio simple.
• Muestreo estratificado.
• Muestreo de conglomerados.
• Diseños complejos.
• Series de tiempo.
• Modelos ARIMA.
• Ajustes y predicciones.
• Estacionalidad. SARIMA.
• Números índices.
• Métodos multivariados.
• Análisis de componentes principales.
• Análisis factorial.
• Métodos de segmentación.

 Evaluaciones:

• Taller de Conglomerados: 34%
• Taller de Análisis Factorial: 33%
• Taller de muestreo: 33%

TALLER DE INVESTIGACIÓN APLICADO

Horas directas: 32

Horas Indirectas: 96

Créditos: 2

Los participantes deben desarrollar, haciendo uso de las herramientas estadísticas y de los modelos estudiados, de un proyecto de investigación aplicado, con especial énfasis en problemas propios de su entorno profesional.

Aún cuando, el taller puede desarrollarse durante el último trimestre, este se concentra hacia el final del año académico.

Evaluación

Para cada curso se realizarán al menos dos talleres parciales, que evalúan de forma práctica los conocimientos entregados y los contenidos parciales del curso de capacitación, además de un proyecto de aplicación final, consistente en un examen donde el participante deberá desarrollar de forma aplicada un diseño experimental a alguna actividad laboral que desarrolle.

El promedio del diplomado final es:

• Curso Métodos Estadísticos, fundamentos y aplicaciones: 28%
• Curso Modelamiento en Estadística: 28%
• Curso Aplicaciones Estadísticas: 28%
• Taller de Investigación Aplicado: 16%

Para cada curso se realizarán al menos dos talleres parciales, que evalúan de forma práctica los conocimientos entregados y los contenidos parciales del curso de capacitación, además de un proyecto de aplicación final, consistente en un examen donde el participante deberá desarrollar de forma aplicada un diseño experimental a alguna actividad laboral que desarrolle.

El promedio del diplomado final es:

• Curso Métodos Estadísticos, fundamentos y aplicaciones: 28%
• Curso Modelamiento en Estadística: 28%
• Curso Aplicaciones Estadísticas: 28%
• Taller de Investigación Aplicado: 16%

Para aprobar el curso, el alumno debe cumplir con dos requisitos:

• Un mínimo de asistencia de 75% a todo evento.
• Requisito académico: Se cumple aprobando todos los cursos con nota mínima 4,0.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Las personas que no cumplan con el requisito de aprobación no recibirán ningún tipo de certificación.

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Currículum vitae actualizado.
• Copia simple de título o licenciatura (de acuerdo a cada programa).
• Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.

Mayor Información académica contactar a: Sebastián Massa Slimming al correo sebastian.massa@uc.cl

Información adicional del proceso de matrícula contactar a: Carla Diaz al correo cdiazmora@uc.cl

VACANTES: 40

Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.