Programa Máster Estadística Aplicada

1. Introducción a la Estadística y al Cálculo de Probabilidades

1. Introducción
2. Combinatoria y Probabilidad
3. Estadística Descriptiva de Una Variable
4. Estadística Descriptiva de Dos Variables
5. Asociación entre Variables: introducción a la Regresión
6. Variable Aleatorias Unidimendionales
7. Variables Aleatorias N-Dimensionales
8. Características de las Variables Aleatorias
9. Estadisticos Muestrales
10. Propiedades de los Estadísticos
11. Estimadores
12. Métodos de Obtención de Estimadores
13. Muestreo en Poblaciones Normales
14. Intervalos de Confianza
15. Contrastes de Hipótesis

2. Bases de Datos y Software Estadístico

1. Bases de Datos
2. Sistema Estadístico
3. Software Estadístico

3. Modelos Econométricos

1. Introducción a los modelos econométricos
2. Modelos de Ecuaciones Simultáneas
3. Métodos de Estimación de Modelos de Ecuaciones Simultáneas
4. Modelos con Variables Cualitativas
5. Modelos con Errores en las Variables

4. Series Temporales

1. Numeros índices
2. Series temporales
3. Descomposición de una serie temporal
4. Funciones de autocorrelación
5. Series estacionarias
6. Transformaciones para conseguir estacionariedad
7. Modelos ARMA
8. Modelos para procesos estacionales
9. Modelos multiplicativos
10. Procesos ARIMA
11. Diagnosis del modelo
12. Análisis de intervención
13. Previsión
14. Software específico
15. Casos prácticos

5. Análisis Multivariante de Datos

1. Introducción
2. Análisis de Clusters
3. Análisis Factorial y por Componentes Principales
4. ANOVA de Varias Variables
5. Análisis por Variables Canónicas
6. Análisis Discriminante

6. Técnicas de Muestreo y Diseño de Encuestas
1. Las investigaciones mediante muestreo de poblaciones finitas. Etapas de una encuesta por muestreo.
2. Tipos de muestreo: muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
3. Métodos indirectos de estimación: estimadores de razón y estimadores de regresión.
4. Consideraciones prácticas sobre el tamaño muestral.
5. Elevación de los resultados muestrales al conjunto de la población. Concepto de factor de elevación.
6. Análisis de muestras complejas con SPSS.
7. Ejemplos de diseños de operaciones estadísticas realizadas en el ámbito público.
8. Módulo CSAMPLE de EPI INFO.
7. Control Estadístico de la Calidad

1. Calidad: Historia, Evolución, Estado Actual y Previsiones De Futuro
2. Herramientas y técnicas para la gestión de la calidad
3. Sistemas de gestión de calidad ISO 9000.
4. Calidad de servicio y atención al cliente
5. Control estadístico de la calidad

8. Programación Lineal y Estadística No Paramétrica

1. Programación Lineal
2. Eficiencia
3. Análisis Envolvente de Datos (DEA)
4. Caso práctico: Eficiencia del Stock Aeroportuario

9. Bioestadística

1. Introducción
2. Estudio de Cohortes y Caso-Control
3. Sesgo, Confusión y Causa
4. Ensayos Clínicos

10. Big Data y Business Intelligence

1. Introducción al Big Data
2. Los Datos en Big Data
3. Aplicaciones y Utilización Práctica
4. Smart Cities
5. Big Data en la Empresa
6. Business Intelligence
7. Analitica y Tecnologías de Big Data
8. Caso Práctico Resuelto

Trabajo Fin de Máster

Para superar el Máster, el alumno deberá realizar un trabajo final (equivalente a 10 Créditos ECTS) de temática libre, en el que planteará una investigación estadística donde deberá utilizar alguna de las herramientas estadísticas aprendidas a lo largo del curso.