Curso de Estadística Aplicada a la Empresa

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Natália Morales

Curso de Estadística Aplicada a la Empresa

  • Modalidad de impartición El Curso de Estadística Aplicada a la Empresa se imparte a través de una modalidad presencial.
  • Número de horas Este programa tendrá una duración de 30 horas en total.
  • Titulación oficial Este programa emitirá una certificación que acredite las horas cursadas por el participante.
  • Valoración del programa El Curso de Estadística Aplicada a la Empresa ha sido dispuesto por Procase Capacitación Limitada con el fin de entregar a los participantes las herramientas necesarias para que adquieran los conocimientos estadísticos pertinentes a la realización de estudios, incluyendo las medidas de optimización de bodega, la toma de muestras necesarias para estudios de marketing y demás labores que apoyen la toma de decisiones al interior de una empresa o unidad productiva.
  • Precio del curso Consultar precio.
  • Dirigido a Este programa es susceptible de ser cursado por todas aquellas personas relacionadas con el departamento estadístico de una empresa, con disposición para trabajar en equipo y aptitud tanto analítica como matemática.
  • Empleabilidad El participante será bienvenido en diferentes departamentos de estadística al interior de empresas proveedoras de bienes y servicios.

Curso de Estadística Aplicada a la Empresa

  • Objetivos del curso Al finalizar el curso, los participantes adquirirán conocimientos estadísticos necesarios para poder realizar estudios, tales como optimización de bodega, toma de muestra para estudios de marketing y toma de decisiones.
  • Curso dirigido a Público General
  • Contenido

    TEMARIO



    1. DESCRIPCION DE DATOS DE NEGOCIOS: MEDIDAS DE POSICION


    -Medidas de posición en conjuntos de datos
    -La media aritmética
    -La media ponderada
    -La mediana
    -La moda
    -Relación entre la media, la mediana y la moda
    -Cuartiles, deciles y percentiles
    -La media aritmética para datos agrupados
    -La mediana para datos agrupados
    -Cuartiles, deciles y percentiles para datos agrupados
    -Resultados por computadora


    2. ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO Y PRONOSTICOS DE NEGOCIOS

    -El modelo clásico de las series de tiempo
    -Análisis de tendencia
    -Análisis de variaciones cíclicas
    -Medición de las variaciones estacionales
    -Aplicación de ajustes estacionales
    -Pronósticos basados en los factores de tendencia y estacionales
    -Pronósticos cíclicos e indicadores de negocios
    -La suavización exponencial como un método de pronóstico.
    -Resultados por computadora.


    3. NUMEROS INDICES PARA ECONOMIA Y NEGOCIOS

    -Introducción
    -Construcción de índices simples
    -Construcción de índices agregados de precios
    -Relativos en cadena
    -Cambio del periodo base
    -Fusión de dos series de números índices
    -Indice de precios al consumidor (IPC)
    -Poder de compra y deflación de valores de una serie de tiempo
    -Otros índices publicados


    4. ANALISIS BAYESIANO DE DECISION: TABLAS DE PAGOS Y ARBOLES DE DECISION

    -Estructura de las tablas de pagos
    -Toma de decisiones con base únicamente en probabilidades
    -Toma de decisiones con base únicamente en las consecuencias económicas
    -Toma de decisiones con base en probabilidades y en las consecuencias económicas: el criterio del pago esperado
    -Análisis de árboles de decisión
    -La utilidad esperada como criterio de decisión


    5. ANALISIS BAYESIANO DE DECISION: EL USO DE INFORMACION MUESTRAL

    -El valor esperado de información perfecta(VEIP)
    -Distribuciones de probabilidad a priori y a posteriori
    -Análisis preposterior: valor esperado de la información muestral (VEIM) antes del muestreo
    -Ganancia neta esperada del muestreo (GNEM) y tamaño óptimo de la muestra


    6. ANALISIS BAYESIANO DE DECISION: APLICACION DE LA DISTRIBUCION NORMAL

    -Introducción
    -Determinación de los parámetros de la distribución de probabilidad normal a priori
    -Definición de las funciones de pago lineales y determinación de la mejor acción
    -Funciones lineales de pérdida por partes y el valor esperado de información perfecta (VEIP)
    -Análisis bayesiano posterior
    -Análisis preposterior y el valor esperado de la información muestral (VEIM)
    -Ganancia neta esperada del muestreo (GNEM) y el tamaño óptimo de la muestra
    -Análisis bayesiano de decisión v/s procedimientos clásicos de decisión


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