Podrás descargar todo el contenido a cualquier dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo siempre que lo necesites, incluso sin conexión a internet”   

El campo de la ingeniería es uno de los que más se beneficia del análisis de datos y la estadística, y la estimación es una de las herramientas clave para la toma de decisiones informadas en el prediseño y análisis de proyectos. Por tanto, una capacitación sólida en este ámbito se convierte en una necesidad para cualquier ingeniero que desee avanzar en su carrera profesional y destacar en el mercado laboral. 

El Corso universitario en Stima ofrece todos los conocimientos especializados en las diferentes técnicas y métodos utilizados en la estimación de parámetros, proporcionando a los ingenieros las habilidades necesarias para analizar y tomar decisiones informadas en la etapa de diseño y análisis de proyectos. Así, el programa se adapta a las necesidades actuales del mercado, proporcionando información de primer nivel a los alumnos en temas como la inferencia estadística, la estimación puntual y por intervalos, y los procedimientos para la construcción de estimadores, entre otros. 

Por ello, TECH ha diseñado un programa se desarrolla en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes acceder a todos los contenidos desde cualquier lugar y en cualquier momento, adaptándose a las necesidades de los profesionales que desean continuar su instrucción sin renunciar a su actividad laboral. Además, utiliza la metodología Relearning, que permite una integración de los conceptos fundamentales natural y progresiva, a través de la repetición y la presentación en distintos soportes audiovisuales.

En adición, el itinerario académico incluirá una disruptiva Masterclass a cargo de un prestigioso Director Invitado Internacional.  

Un reconocido Director Invitado Internacional ofrecerá una exhaustiva Masterclass para ahondar en las últimas tendencias en Estimación” 

Este Corso universitario en Stima 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   

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión... Todo lo que necesitas para dar un salto a tu carrera laboral. No esperes más”   

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.   

Profundiza en los procedimientos para la construcción de estimadores ahondando en los métodos de máxima verosimilitud” 

Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este Corso universitario. 100% flexible y online” 

Il piano di studi di questo programma è stato elaborato da esperti in Stima. Pertanto, sono state incluse 300 ore di contenuti teorico, pratici e aggiuntivi all'avanguardia presentati con diversi formati audiovisivi. Inoltre, grazie alla metodologia rivoluzionaria ed esclusiva di TECH, il Relearning, lo studente apprenderà la statistica in modo naturale e progressivo. Tutto ciò verrà presentato un formato flessibile e in modalità 100% online, permettendo agli studenti di acquisire gli strumenti più all’avanguardia da qualsiasi dispositivo dotato di connessione a internet e con accesso al campus virtuale in ogni momento. 

Il programma più completo e aggiornato del mercato è a portata di mano grazie a questo Corso universitario in modalità 100% online" 

Modulo 1. Stima I 

1.1. Introduzione all'inferenza statistica 

1.1.1. Che cos'è l'inferenza statistica? 
1.1.2. Esempi 

1.2. Concetti generali 

1.2.1. Popolazione 
1.2.2. Campioni 
1.2.3. Campioni 
1.2.4 Parametri 

1.3. Classificazione dell'inferenza statistica 

1.3.1. Parametrica 
1.3.2. Non parametrica 
1.3.3. Approccio classico 
1.3.4 Approccio bayesiano 

1.4. Obiettivo dell'inferenza statistica 

1.4.1. Quali obiettivi? 
1.4.2. Applicazioni dell'inferenza statistica 

1.5. Distribuzioni associate alla distribuzione normale 

1.5.1. Chi-cuadro 
1.5.2. T-Student 
1.5.3. F- Snedecor 

1.6. Introduzione alla stima dei punti 

1.6.1. Definizione di campione casuale semplice 
1.6.2 Spazio campionario 
1.6.3 Statistico e stimatore 
1.6.4 Esempi 

1.7. Proprietà degli stimatori 

1.7.1. Sufficienza e completezza 
1.7.2. Teorema della fattorizzazione 
1.7.3. Stimatore imparziale e asintoticamente imparziale 
1.7.4 Errore quadratico medio 
1.7.5. Efficienza 
1.7.6. Stimatore coerente 
1.7.7. Stima della media, della varianza e della proporzione di una popolazione 

1.8. Procedure per la costruzione di stimatori 

1.8.1. Metodo dei momenti 
1.8.2. Metodi di massima verosimiglianza 
1.8.3. Proprietà degli stimatori di massima verosimiglianza 

1.9. Introduzione alla stima per intervalli 

1.9.1. Introduzione alla definizione di intervallo di confidenza 
1.9.2. Metodo delle quantità pivotali 

1.10. Tipi di intervalli di confidenza e loro proprietà 

1.10.1. Intervalli di confidenza per la media di una popolazione 
1.10.2. Intervallo di confidenza per la varianza di una popolazione 
1.10.3. Intervallo di confidenza per una proporzione 
1.10.4 Intervalli di confidenza per la differenza delle medie di una popolazione. Popolazioni normali indipendenti. Campioni appaiati 
1.10.5. Intervallo di confidenza per il rapporto di varianza di due popolazioni normali indipendenti 
1.10.6. Intervallo di confidenza per la differenza di proporzioni di due popolazioni indipendenti 
1.10.7. Intervallo di confidenza per un parametro basato sul suo stimatore di massima verosimiglianza 
1.10.8. Utilizzo di un intervallo di confidenza per rifiutare o meno le ipotesi 

Modulo 2. Stima II 

2.1. Introduzione ai test d'ipotesi 

2.1.1. Esposizione del problema 
2.1.2. Ipotesi nulla e alternativa 
2.1.3. Statistica del contrasto 
2.1.4. Tipi di errore 
2.1.5. Livello di significatività 
2.1.6. Regione critica. p-value 
2.1.7. Potenza 

2.2. Tipi di test d'ipotesi 

2.2.1. Test del rapporto di verosimiglianza 
2.2.2. Contrasti su medie e varianze in popolazioni normali 
2.2.3. Contrasti sulle proporzioni 
2.2.4. Relazione tra intervalli di confidenza e test di ipotesi 

2.3. Introduzione all'inferenza bayesiana 

2.3.1. Distribuzioni a priori 
2.3.2. Distribuzioni coniugate 
2.3.3. Distribuzioni di riferimento 

2.4. Stima bayesiana 

2.4.1. Stimatori di punti 
2.4.2. Stima di una proporzione 
2.4.3. Stima della media in popolazioni normali 
2.4.4. Confronto con i metodi classici 

2.5. Introduzione all'inferenza statistica non parametrica 

2.5.1. Metodi statistici non parametrici: concetti 
2.5.2. Uso della statistica non parametrica 

2.6. Inferenza non parametrica rispetto all'inferenza parametrica 

2.6.1. Differenze tra le inferenze 

2.7. Test di congruità 

2.7.1. Introduzione 
2.7.2. Metodi grafici 
2.7.3. Test dell'equazione di congruità 
2.7.4. Test di Kolmogorov-Smirnov 
2.7.5. Contrasti di normalità 

2.8. Test di indipendenza 

2.8.1. Introduzione 
2.8.2. Contrasti di casualità. Contrasto di striscia 
2.8.3. Contrasti di indipendenza in campioni accoppiati 

2.8.3.1. Contrasto di Kendall 
2.8.3.2. Contrasto di rango di Spearman 
2.8.3.3. Test Chi-quadro di indipendenza 
2.8.3.4. Generalizzazione del test chi-quadro 

2.8.4. Contrasti di indipendenza in campioni correlati a k 

2.8.4.1. Generalizzazione del test chi-quadro 
2.8.4.2. Coefficiente di concordanza di Kendall 

2.9. Contrasto di posizione 

2.9.1. Introduzione 
2.9.2. Contrasti di posizione per un campione e per campioni appaiati 

2.9.2.1. Test del segno per un campione. Test mediano 
2.9.2.2. Test del segno per campioni appaiati 
2.9.2.3. Test dei ranghi firmati di Wilcoxon per un campione 
2.9.2.4. Test dei ranghi firmati di Wilcoxon per campioni accoppiati 

2.9.3. Contrasti di posizione per due campioni indipendenti 

2.9.3.1. Test di Wilcoxon-Mann-Whitney 
2.9.3.2. Test mediano
2.9.3.3. Contrasto Chi-cuadro 

2.9.4. Contrasti di posizione per k campioni indipendenti 

2.9.4.1. Test di Kruskal-Wallis 

2.9.5. Contrasti di posizione per k campioni correlati 

2.9.5.1. Test di Friedman 
2.9.5.2. Q di Cochran 
2.9.5.3. W di Kendall 

2.10. Test di omogeneità 

2.10.1 Contrasti di omogeneità per due campioni indipendenti 

2.10.1.1. Contrasto di Wald-Wolfowitz 
2.10.1.2. Test di Kolmogorov-Smirnov 
2.10.1.3. Contrasto Chi-cuadro  

Un piano di studi in cui i contenuti sono presentati in modo stimolante e dinamico per diventare un ingegnere di alto livello"