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Por qué hacer el curso Estadística I (curso 2025-2026)

Aprender a interpretar datos reales con confianza es la habilidad que marca la diferencia en tu carrera hoy. Estadística I te entrega las herramientas prácticas para analizar información actualizada, desde tendencias del mercado hasta resultados de proyectos, todo con un enfoque aplicado que vas a usar desde el primer módulo. No se trata solo de fórmulas abstractas; vas a entender cómo tomar decisiones con base sólida y comunicar hallazgos con claridad. En un mundo donde los datos guían cada estrategia, tener esta capacidad te posiciona como un profesional valioso y preparado. Estadística I está diseñado para que avances sin sentirte abrumado, construyendo paso a paso tu seguridad analítica y abriendo puertas a oportunidades que exigen pensamiento crítico cuantitativo.  

Cómo es Estadística I (curso 2025-2026)

Tema 1 Análisis de datos1.1 Obtención de los datos: muestreo y propiedades1.2 Tipo de variables y tablas de distribución de frecuencias 1.3 Representaciones gráficas1.4 Medidas de posición, de dispersión y de forma1.5 Covarianza y coeficiente de correlación1.6 Media y varianza de combinaciones lineales de variables1.7 Vector de medias y matriz de covarianzasTema 2 Teoría de la probabilidad2.1 Eventos aleatorios y espacios muestrales2.2 Probabilidad: definición axiomática e interpretaciones2.3 Cálculo de probabilidades y sus propiedades2.4 Probabilidad condicionada e independencia estocástica2.5 Teoremas de la probabilidad total y de BayesTema 3 Variables aleatorias discretas3.1 Definición de variable aleatoria.3.2 La función de probabilidad y la función de distribución3.3 Características numéricas: Esperanza y varianza3.4 Distribuciones discretas clásicas: Bernouilli, Binomial, Poisson, y Geométrica3.5 Variables aleatorias multidimensionales3.6 Funciones de probabilidad conjuntas y marginales3.7 Función de probabilidad y esperanza condicionadas. Concepto de independencia3.8 Covarianza y Coeficiente de Correlación. Matriz de covarianzasTema 4 Variables aleatorias continuas4.1 La función de densidad y la función de distribución4.2 Características numéricas: Esperanza y varianza4.3 Distribuciones continúas clásicas: Uniforme, Exponencial, Normal, Uniforme multivariante y Normal multivariante4.4 Aproximación de la distribución Binomial por la Normal  

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