Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, España, Guatemala, Mexico, Nicaragua, Paraguay, Perú, Portugal, R.Dominicana, Uruguay
Fecha: 
Segunda, 25 Julho, 2022 a Sexta, 23 Setembro, 2022
País: 
Argentina

Curso en la Universidad de Entre Ríos Paraná.

Al terminar el curso el alumno será capaz de

- Realizar el tratamiento de los datos de sus investigaciones, dándoles un formato que les permita sacar conclusiones para realizar sus artículos científicos
- Seleccionar el mejor método de análisis en cada caso particular, además de establecer modelos que le permitan a otros investigadores entender las conclusiones a las cuales se arribó
- Evaluar la relación entre variables discretas
- Analizar el efecto de factores sobre variables continuas
- Desarrollar modelos de regresión múltiple entre variables continuas
- Analizar relaciones en procesos con variables múltiples a través de análisis de componentes principales
- Aplicar modelos para investigación de procesos estocásticos
- Aplicar clasificaciones a través de redes neuronales

Programa 100 h.

TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE MODELOS ESTADÍSTICOS

• ¿Qué es el conocimiento?
• Proyecto de investigación
• Tipos de investigación
• ¿Qué son modelos?
• Elementos estadísticos

TEMA 2. ANÁLISIS UNIDIMENSIONAL DE VARIABLES

• Caracterización de objetos con variables discretas
• Caracterización de objetos con variables continuas
• Funciones de distribución
• Función de distribución normal
• Test de normalidad
• Obtención mediante sistema informático

TEMA 3. EVALUACIÓN DE PROCESOS EN INVESTIGACIÓN

• Relación entre variables discretas
• Influencia de factores en variables continuas
• Relación entre variables no normales (estadística no paramétrica)
• Relación entre variables continuas
• Análisis bidimensional con paquetes informáticos

TEMA 4. TRATAMIENTO SIMULTÁNEO DE MUCHAS VARIABLES

• Técnica de agrupamiento de variables
• Análisis matriz de correlaciones
• Análisis de componentes principales
• Representación gráfica

TEMA 5. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES

• Perceptrón
• Red Adaline
• Back propagation
• Redes Bayesianas
• Redes neuronales probabilísticas

TEMA 6. MODELOS DE SOSTENIBILIDAD EN SISTEMAS BASADOS EN PROCESOS ESTOCÁSTICOS

• Procesos de Markov

TEMA 7. PROGRAMACIÓN LINEAL BÁSICA EN INVESTIGACIÓN

• Planteamiento del problema
• Definición de variables
• Función objetivo
• Restricciones
• Resolución: algoritmos y software
• Interpretación

TEMA 8. ANÁLISIS DE REDES LOGÍSTICAS

• Algoritmo de Ford
• Algoritmo de Dijkstra
• Problema del viajero
• Calculo del flujo máximo
• Red mínima
• Modelo bioloco y borvemar

TEMA 9. TEORÍA DE COLAS

• Cálculo de tiempos de espera
• Distribución uniforme
• Distribución normal
• Modelos de distribución exponencial
• Procesos de Poisson
• Sistemas Erlang

Erro | CYTED. Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnologia para el Desarrollo.

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