Gracias a este Corso universitario conseguirás sumar en tu carrera profesional y contribuir a incrementar la competitividad de tu empresa”

La predicción se ha convertido en una herramienta fundamental para la toma de decisiones en diversos campos, desde la industria hasta la medicina. Las tecnologías de la información y la comunicación han permitido un crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados, lo que ha llevado a la necesidad de contar con métodos de predicción cada vez más precisos y eficientes. Así, se espera que el mercado mundial de análisis de datos y software de predicción continue aumentando, lo que genera una mayor demanda de esta disciplina.

Ante esta realidad, se hace imprescindible que los profesionales cuenten con conocimientos sólidos en predicción para poder aplicarlos en su campo laboral. Es aquí donde el programa universitario que TECH ha creado responde a las necesidades actuales de los ingenieros. De este modo, brinda una capacitación vanguardista y completa en técnicas de predicción, abarcando temas tan relevantes como la diagnosis y validación del modelo de regresión lineal múltiple.

Una de las grandes ventajas de esta titulación es que se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes acceder a los contenidos desde cualquier parte del mundo, sin restricciones geográficas ni horarias. Además, se utiliza la metodología Relearning, que se basa en el aprendizaje a través de la resolución de problemas reales, lo que hace que el proceso de aprendizaje sea más dinámico y efectivo.

Por otro lado, un reconocido Director Invitado Internacional impartirá una rigurosa Masterclass que otorgará a los ingenieros competencias avanzadas.  

Un prestigioso Director Invitado Internacional ofrecerá una exclusiva Masterclass para ahondar en las aplicaciones de las propiedades de las matrices idempotentes” 

Este Corso universitario en Previsione contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Tan solo necesitarás de un dispositivo con conexión a internet para acceder a la titulación académica más completa del panorama académico actual”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Escoge tus horarios, el ritmo de estudio y el lugar. TECH pone los recursos y te facilita su acceso las 24 horas del día"

Una titulación 100% online con la que obtendrás los conocimientos más exhaustivos sobre el principio de variabilidad incremental"

Un team di esperti nel campo dell'Ingegneria, in particolare della Statistica Applicata, è stato incaricato di progettare il piano di studi di questo programma. Di conseguenza, TECH ha creato un programma completo e rigoroso che tratterà tutte le informazioni necessarie per padroneggiare questa disciplina in 12 settimane. Oltre al programma completo, sono state incluse ore di materiale aggiuntivo vario, in modo che gli studenti possano lavorare in modo personalizzato in base al loro livello di richiesta. Tutto ciò verrà presentato in modalità 100% online, un formato comodo, flessibile e compatibile con qualsiasi dispositivo dotato di connessione a internet.

Un programma che tratta la regressione Ridge, Lasso ed Elasticnet con cui approfondirai i modelli di previsione per eseguire un'inferenza statistica efficace" 

Modulo 1. Metodi di previsione lineare

1.1. Il modello di regressione lineare semplice 

1.1.1. Introduzione ai modelli di regressione e fasi preliminari della regressione semplice: esplorazione dei dati 
1.1.2. Modello 
1.1.3. Ipotesi 
1.1.4 Parametri 

1.2. Stima e test della regressione lineare semplice 

1.2.1. Stima puntuale dei parametri del modello 

1.2.1.1. Metodo dei minimi quadrati 
1.2.1.2. Stimatori di massima verosimiglianza 

1.2.2. Inferenza sui parametri del modello sotto le ipotesi di Gauss-Markov 

1.2.2.1. Intervalli  
1.2.2.2. Test 

1.2.3. Intervallo di confidenza per la risposta media e intervallo di previsione per nuove osservazioni 
1.2.4 Inferenze simultanee nella regressione semplice 
1.2.5. Bande di confidenza e di previsione 

1.3. Diagnosi e validazione dei modelli di regressione lineare semplice 

1.3.1. Analisi della varianza (ANOVA) del modello di regressione semplice 
1.3.2 Diagnostica del modello 

1.3.2.1. Valutazione grafica della linearità e verifica delle ipotesi mediante analisi dei residui 
1.3.2.2. Test di mancanza di adattamento lineare 

1.4. Il modello di regressione lineare multipla 

1.4.1 Esplorazione dei dati con strumenti di visualizzazione multidimensionale 
1.4.2 Espressione matriciale del modello e stimatori dei coefficienti 
1.4.3 Interpretazione dei coefficienti del modello multiplo 

1.5. Stima e test della regressione lineare multipla 

1.5.1 Leggi degli stimatori dei coefficienti, degli stimatori di previsione e dei residui 
1.5.2 Applicazione delle proprietà delle matrici idempotenti 
1.5.3 Inferenza nel modello lineare multiplo 
1.5.4 Anova del modello 

1.6. Diagnosi e validazione del modello di regressione lineare multipla 

1.6.1 Test di vincolo per risolvere le restrizioni lineari sui coefficienti  

1.6.1.1. Il principio della variabilità incrementale 

1.6.2 Analisi dei residui 
1.6.3 Trasformazioni Box-Cox 

1.7. Il problema della multicollinearità 

1.7.1 Screening 
1.7.2 Soluzioni 

1.8. Regressione polinomiale 

1.8.1 Definizione ed esempio 
1.8.2 Forma matriciale e calcolo delle stime 
1.8.3 Interpretazione 
1.8.4 Approcci alternativi 

1.9. Regressione con variabili qualitative 

1.9.1 Variabili fittizie nella regressione (dummies) 
1.9.2 Interpretazione dei coefficienti  
1.9.3 Applicazioni 

1.10. Criteri di selezione dei modelli 

1.10.1 La statistica Cp di Mallows 
1.10.2 Convalida incrociata dei modelli 
1.10.3 Selezione automatica a tappe 

Modulo 2. Tecniche avanzate di previsione

2.1.  Modello generale di regressione lineare

2.1.1 Definizione
2.1.2.  Proprietà
2.1.3  Esempi

2.2.  Regressione ai minimi quadrati parziali

2.2.1  Definizione
2.2.2. Proprietà
2.2.3 Esempi

2.3. Regressione a componenti principali

2.3.1 Definizione
2.3.2. Proprietà
2.3.3 Esempi

2.4. Regressione RRR

2.4.1 Definizione
2.4.2. Proprietà
2.4.3 Esempi

2.5. Regressione Ridge

2.5.1 Definizione
2.5.2. Proprietà
2.5.3 Esempi

2.6. Regressione Lasso

2.6.1 Definizione
2.6.2. Proprietà
2.6.3 Esempi

2.7. Regressione Elasticnet

2.7.1 Definizione
2.7.2. Proprietà
2.7.3 Esempi

2.8. Modelli di previsione non lineare 

2.8.1 Modelli di regressione non lineari 
2.8.2 Minimi quadrati non lineari 
2.8.3 Trasformazione in modello lineare 

2.9. Stima dei parametri in un sistema non lineare 

2.9.1 Linearizzazione 
2.9.2 Altri metodi di stima dei parametri 
2.9.3 Valori iniziali 
2.9.4 Programmi informatici 

2.10. Inferenza statistica nella regressione non lineare 

2.10.1 Inferenza statistica nella regressione non lineare 
2.10.2 Convalida dell'inferenza approssimata 
2.10.3 Esempi

Avanza in modo molto più agile nel programma di questa specializzazione grazie al metodo Relearning utilizzato da TECH"