Máster de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas

La estadística es una rama de las ciencias matemáticas que se centra en el estudio y análisis de la variabilidad, así como del proceso aleatorio que la genera en base a las leyes de la probabilidad. En la actualidad, la estadística en general y la la figura del investigador en particular, resulta de gran utilidad e importancia en prácticamente cualquier ámbito, por lo que la formación que estos profesionales reciban debe ser de calidad para afrontar su trabajo con éxito.
Gracias a la realización de este Máster en Técnicas Estadísticas conocerá los aspectos teóricos y prácticos de la investigación a través del conocimiento de sus componentes. El principal objetivo de este máster universitario es dotar al alumnado de los conocimientos adecuados para llegar a dominar el uso y aplicación de los principales métodos, técnicas y análisis más relevantes de la estadística. disponibles, la metodología de estudio, etc.

• Parte 1. Modelos de probabilidad y regresión
• Parte 2. Programación lineal
• Parte 3. Estadística espacial
• Parte 4. Técnicas para el diseño de las encuestas y el muestreo
• Parte 5. Control estadístico de la calidad
• Parte 6. Datos funcionales
• Parte 7. Proyecto fin de máster

El presente curso de Máster en Técnicas Estadísticas está dirigido a todos aquellos recién titulados en estadística que quieran ampliar sus conocimientos y un sector muy demandado gracias al auge de los análisis estadísticos con fines de investigación y comerciales.
Se dirige a profesionales, estudiantes y titulados en el ámbito de la estadística y otras áreas afines, que quieran ampliar o actualizar sus conocimientos y recibir un título universitario reconocido con 60 créditos ECTS con el que poder acreditar los estudios superados.

• Conocer los métodos o tácticas de la investigación social.
• Aprender los tipos de encuesta que se encuentran en la investigación social.
• Conocer las clases de muestreos aleatorios que hay.
• Aprender los pasos para la elaboración del cuestionario.
• Conocer los errores asociados al muestreo.
• Conocer los distintos modelos de probabilidad.
• Conocer las probabilidades de distribución.
• Conocer la regresión-correlación.
• Conocer la programación lineal.
• Conocer las aplicaciones de la programación lineal.
• Abordar la optimización de procesos.
• Conocer la estadística espacial.
• Conocer las distintas aplicaciones de la estadística espacial.
• Realizar análisis sobre los procesos productivos.
• Aplicar controles estadísticos a los procesos productivos.
• Aprender qué son los datos funcionales.
• Aprender transformar los datos discretos en funciones.