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Estadística básica con r

Estadística básica con r

Pontificia Universidad Javeriana - Educación Continua

Curso online


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Objetivos

Proporcionar al estudiante las herramientas estadísticas básicas que le permitirán plantear, resolver e interpretar problemas relacionados con información y dar una solución estadística y familiarizarlo con el análisis estadístico computacional a través del uso del software estadístico R.Entregar a los participantes herramientas prácticas en los diferentes aspectos del marketing que ayuden a una mejor gestión que impacte positivamente en la satisfacción de las necesidades de los clientes. Realizar informes estadísticos básicos que describan adecuadamente la población de estudio. Utilización adecuada de las herramientas gráficas para la presentación de la información y resumen estadístico. Utilizar diferentes metodologías estadísticas como pruebas de hipótesis en la solución de problemas. Manejar herramientas computacionales para el análisis de datos cualitativos y cuantitativos. Solucionar problemas asociados a la regresión mediante el uso de las herramientas estadísticas y el software R.

A quién va dirigido

Propietarios, administradores, emprendedores, gerentes de mercadeo, jefes de mercadeo, jefes de operaciones, de restaurantes, negocios de consumo local o cadenas. Estudiantes, profesionales en diferentes áreas, profesores e investigadores, que deseen entender, aplicar o mejorar los conocimientos básicos en estadística utilizando R.

Requisitos

No se requieren requisitos previos.

Temario completo de este curso

Sesión 1:

  • Breve introducción al trabajo con R.
  • Resumir bases de datos.
  • Tablas de frecuencias para variables categóricas.
  • Medidas de localización, dispersión y forma para variables cuantitativas.
  • Representación gráfica.
  • Breve introducción a los gráficos avanzados.
  • Exportar gráficos.

Sesión 2:

  • Inferencia para una muestra.
  • Inferencia para dos muestras: Variables cualitativas
  • Tablas de contingencia
  • Test de independencia.


Sesión 3:

  • Inferencia para dos muestras: Variables cuantitativas
  • Correlación.
  • Comparación de medias/medianas.
  • Comparación de proporciones.
  • Inferencia para k muestras.
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