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

Domina el lenguaje de los datos y dejarás de ser un espectador para convertirte en quien toma las decisiones. En un mercado laboral donde cada vez se valora más la capacidad de interpretar información, tener una base sólida en estadística te posiciona por delante. Con *Estadística I (parcial curso 2025-2026)*, construirás desde cero esos cimientos que necesitas para dar el salto profesional, sin sentirte abrumado. Hoy, negocios y organizaciones buscan a personas que no solo miren gráficos, sino que entiendan qué esconden. Vas a aprender a organizar y analizar datos reales, ganando esa confianza que transforma tu perfil y te abre puertas a roles con más responsabilidad. Es una inversión directa en tu futuro profesional.  

Cómo es Estadística I (parcial 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 BayesLos siguientes temas se verán en el intensivo final:Tema 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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