• Objetivos del Cursos:

  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.

• Cursos dirigido a:

  Público General

• Titulación del Cursos:

  A consultar

• Contenido del Cursos:
  
  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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