Módulo 1: Estadística univariante. Introducción a conceptos básicos de estadística.
- Descripción gráfica, visual y tabular de los datos. Indicadores de centralidad, dispersión y forma y su interpretación.
- Análisis de normalidad y de otros modelos explicativos de la incertidumbre detrás de los datos (Modelos Probabilísticos).
- Estimación puntal de indicadores (parámetros) y su margen de error (intervalos de confianza).
- Validación estadística de conjeturas empresariales (Pruebas de hipótesis paramétricas).
- Validaciones estadísticas de conjeturas empresariales en presencia de menos información (Pruebas de hipótesis no paramétricas).
Módulo 2: Modelos de predicción y pronóstico.
- Visualización de datos y variables con información compartida (Diagrama de dispersión).
- Técnicas estadísticas para la medición de información compartida e indicadores de dependencia (Correlaciones).
- Explicación de una variable en términos de otras (Modelo de regresión lineal).
- Métodos estadísticos de selección de variables importantes e identificación de información redundante.
- (validación y significancia).
- Modelos generales para pronósticos a corto plazo.
- Identificación de datos raros (outliers) y métodos explicativos en presencia de datos raros no identificados (Regresión robusta).
Módulo 3: Estadística multivariante.
- Visualización de datos multivariantes.
- Indicadores de centralidad, dispersión y forma.
- Similaridad de individuos y registros (Distancia estadística).
- Técnicas de identificación de registros raros (detección de outliers multivariantes).
- Reducción de dimensión y construcción de indicadores (Componentes principales).
- Agrupamiento de registros y segmentación (Clustering).
- Clasificación supervisada de registros.
Módulo 4: Retroalimentación.
- Desarrollo de un reporte estadístico final completo sobre un caso de estudio real, preferiblemente un caso propio de la organización donde el asistente pertenece.
- Discusión y retroalimentación en un foro grupal de las principales conclusiones de cada estudio y cómo los conceptos introducidos permitirían la toma de mejores decisiones.