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Metodologías Cualitativas y Cuantitativas de Investigación


Analiza y utiliza la información de mejor manera aplicando métodos matemáticos

Antecedentes Generales

Próximamente
Lun de 18:30 a 21:30 hrs.
Campus San Joaquín, metro San Joaquín
60 horas cronológicas
$750.000.-
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

El análisis y procesamiento de la información depende fuertemente de modelos matemáticos que permiten la representación de fenómenos aleatorios. Este curso entrega las herramientas que permiten estimar y evaluar los distintos modelos de probabilidad. Aplicar, analizar y evaluar las variables aleatorias más utilizadas para la representación de fenómenos aleatorios. Utilizar herramientas asociadas a la estimación que permitan resolver problemas estadísticos y probabilísticos en forma eficiente. Conocer y evaluar los fundamentos de los modelos lineales y su aplicación a casos reales.

 

Este programa es parte del Magíster en Procesamiento y Gestión de la Información (MPGI) de la Escuela de Ingeniería, y la Facultad de Letras y Bibliotecas UC.

 

Dirigido a:
Profesionales de las artes, humanidades, y ciencias como bibliotecólogos, sociólogos, periodistas, ingenieros, abogados, cientistas políticos, artistas, educadores, y en general personas que en su actividad laboral interactúan de forma extensa e intensa con datos e información, y su desempeño está expuesto a la calidad y veracidad de los mismos, ya sea que los generen y/o los reciban.

 

Como requisito de ingreso se sugiere conocimiento intermedio del idioma inglés, manejo a nivel usuario de programas computacionales en ambiente operativo Windows y navegación por internet, manejo intermedio de planillas de Excel. Se requiere grado de licenciatura o título profesional universitario.


Contenidos del Programa

– Introducción; investigación y método científico; diseño de la investigación; fases del proceso de investigación
– Incerteza, diseño y toma de decisiones bajo incertidumbre

– Eventos y Probabilidad. Caso equiprobable
– Probabilidad condicional e independencia. Regla multiplicativa
– Ley de probabilidades totales y teorema de Bayes

– Variables aleatorias discretas y continuas
– Función de distribución, valor esperado. Funciones

– Discretas: Bernoulli, binomial, geométrica. Proceso de Poisson
– Continuas: Uniforme, exponencial. Normal
– Teorema del Limite Central. Suma de variables aleatorias

– Métodos de estimación. Distribuciones muestrales
– Intervalos de confianza: media, proporción
– Test de hipótesis. Una y dos muestras

– Modelo de regresión lineal simple
– Predicción. Intervalos de confianza
– Modelo de regresión lineal múltiple, Modelos no lineales


Cuerpo Académico

  • Mauricio Arriagada
    Doctor en Ciencias de la Ingeniería UC
    mauricio.arriagada@uc.cl

    Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile. Master in Computer Science, University of Northern Iowa (USA). Master en Ingeniería de Software e Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile).

  • Ricardo Aravena
    Profesor Asociado Adjunto. Departamento de Estadística UC.
    programas@ing.puc.cl +562 23545899

    Profesor Asociado Adjunto. Departamento de Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor del Magister en Procesamiento y Gestión de la Información, Pontificia Universidad Católica de Chile.

Solicita información y brochure aquí:

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