Especialista en Análisis de Datos y Técnicas Estadísticas en Astrofísica

DETALLES DE LA FORMACIÓN

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OBJETIVOS

En astrofísica es muy importante, entre otras cosas, conocer el proceso a seguir para el análisis de los datos con el objetivo de sacar conclusiones acerca de la información disponible en una investigación. Así, con el presente curso se pretende aportar los conocimientos necesarios para llevar a cabo el análisis de los datos y técnicas estadísticas en el ámbito de la astrofísica de manera profesional.

CONTENIDO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS

1. Aspectos introductorios a la estadística
2. Concepto y funciones de la estadística
3. - Estadística descriptiva
4. - Estadística inferencial
5. Medición y escalas de medida
6. - Escala nominal
7. - Escala ordinal
8. - Escala de intervalo
9. - Escala de razón
10. Variables: Clasificación y notación
11. Distribución de frecuencias
12. - Distribución de frecuencias por intervalos
13. Representaciones gráficas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1. Medidas de posición
2. - Media aritmética
3. - Moda
4. - Mediana
5. - Medidas de posición no central
6. Medidas de dispersión
7. - Medidas de dispersión absoluta
8. - Medidas de dispersión relativa
9. Medidas de forma
10. - Medidas de simetría y asimetría
11. - Medidas de curtosis o apuntamiento

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

1. Conceptos previos
2. - El azar en la vida cotidiana
3. - Clases de sucesos
4. - Leyes del azar. Introducción a la probabilidad
5. - Introducción a la ley de Laplace
6. Métodos de muestreo
7. - Métodos de muestreo probabilísticos
8. - Métodos de muestreo no probabilísticos
9. - Muestreo polietápico
10. Principales indicadores

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

1. Conceptos previos de probabilidad
2. Variables discretas de probabilidad
3. - Función de probabilidad
4. - Función de distribución
5. - Media y varianza de una variable aleatoria
6. Distribuciones discretas de probabilidad
7. - La distribución binomial
8. - Otras distribuciones discretas
9. Distribución normal
10. Distribuciones asociadas a la distribución normal
11. - Distribución “Chi-cuadrado” de Pearson
12. - Distribución “t” de Student

UNIDAD DIDÁCTICA 5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

1. Introducción a las hipótesis estadísticas
2. Contraste de hipótesis
3. Contraste de hipótesis paramétrico
4. - Hipótesis en contrastes paramétricos
5. - Estadístico de contraste
6. - Potencia de un contraste
7. - Propiedades del contraste
8. Tipologías de error
9. Contrastes no paramétricos
10. - Chi-cuadrado

UNIDAD DIDÁCTICA 6. REGRESIÓN LINEAL

1. Introducción a los modelos de regresión
2. Modelos de regresión: aplicabilidad
3. Variables a introducir en el modelo de regresión
4. - Tipos de variables a introducir en el modelo
5. Construcción del modelo de regresión
6. - Selección de las variables del modelo
7. - Métodos de construcción del modelo de regresión
8. - Obtención y validación del modelo más adecuado
9. Modelo de regresión lineal
10. Modelo de regresión logística
11. Factores de confusión
12. Interpretación de los resultados de los modelos de regresión
13. ANEXO. TABLAS
14. Tabla I: Probabilidad binomial
15. Tabla II: Función de la distribución binomial
16. Tabla III: Función de la distribución normal
17. Tabla IV: Distribución Chi-cuadrado
18. Tabla V: Distribución t-Student