Curso de Estadística Aplicada a la Empresa

Análisis de educaedu

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.

Comentarios sobre Curso de Estadística Aplicada a la Empresa - Presencial - Concepción - Biobío

• 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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