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Estadística e Investigación de Operaciones y programación en R
Graduado de Licenciado en Estadística, con 10 años de experiencia como profesor universitario en las áreas de estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, diseño de experimentos, series de tiempo, análisis de datos multivariables, control de calidad, muestreo, minería de datos, bioestadística, matemática-estadística e investigación de operaciones. Manejo de los programas R, R Studio, Python, Spss, Minitab, Ampl, Lingo, Gams, Opl, WinQsb, Invop y Excel.
Resuelvo tareas y trabajos con ejercicios a mano o a computadora, clases online, grabación y edición de vídeos para que puedan ver las clases las veces que le sean necesarias.
Explico desde cero el manejo de los diversos Software, como es el caso de R, importación y exportación de datos, depuración y limpieza de datos, metodología CRISP-DM, medidas de tendencia central y de dispersión, agrupación de datos en tablas de frecuencias, medidas de forma, probabilidad, teorema de probabilidad total, teorema de Bayes, variables aleatorias discretas, continuas y mixtas, distribuciones Poisson, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa, Hipergeométrica, Uniforme Discreta, Exponencial, Gamma, Normal, Beta, Uniforme Continua, t Student, F y Chi-Cuadrado. Pruebas de Hipótesis para la media, para la diferencia de medias, para la varianza y para el cociente de varianzas, error de tipo I y error de tipo II, el Lema de Neyman Pearson, la prueba UMP, intervalos de confianza, el método de la cantidad pivote, Regresión lineal simple y múltiple, matriz de varianzas y covarianzas, Vectores Aleatorios, transformaciones, Método del Jacobiano, momentos muestrales y poblacionales, diseños completamente aleatorizados, diseño de bloques, diseños factoriales, diseños factoriales 2^k, diseños factoriales con efectos aleatorios, análisis de correspondencias múltiples, Análisis Clúster, etc, y experiencia en todo tipo de aplicaciones, en el área de ingeniería, ciencias sociales y económicas, área médica o de la salud, diseños experimentales, manejo de problemas y aplicaciones de optimización, Método gráfico, Método Simplex, Método de la M, Método de las dos fases, Análisis de Sensibilidad, Modelos de transporte para conseguir una solución básica factible inicial, el Método de Vogel, de la Esquina Noroeste, el Método del Costo Mínimo, el Método MODI para alcanzar la solución óptima. Problemas de Asignación, el Método Húngaro.
Resuelvo tareas y trabajos con ejercicios a mano o a computadora, clases online, grabación y edición de vídeos para que puedan ver las clases las veces que le sean necesarias.
Explico desde cero el manejo de los diversos Software, como es el caso de R, importación y exportación de datos, depuración y limpieza de datos, metodología CRISP-DM, medidas de tendencia central y de dispersión, agrupación de datos en tablas de frecuencias, medidas de forma, probabilidad, teorema de probabilidad total, teorema de Bayes, variables aleatorias discretas, continuas y mixtas, distribuciones Poisson, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa, Hipergeométrica, Uniforme Discreta, Exponencial, Gamma, Normal, Beta, Uniforme Continua, t Student, F y Chi-Cuadrado. Pruebas de Hipótesis para la media, para la diferencia de medias, para la varianza y para el cociente de varianzas, error de tipo I y error de tipo II, el Lema de Neyman Pearson, la prueba UMP, intervalos de confianza, el método de la cantidad pivote, Regresión lineal simple y múltiple, matriz de varianzas y covarianzas, Vectores Aleatorios, transformaciones, Método del Jacobiano, momentos muestrales y poblacionales, diseños completamente aleatorizados, diseño de bloques, diseños factoriales, diseños factoriales 2^k, diseños factoriales con efectos aleatorios, análisis de correspondencias múltiples, Análisis Clúster, etc, y experiencia en todo tipo de aplicaciones, en el área de ingeniería, ciencias sociales y económicas, área médica o de la salud, diseños experimentales, manejo de problemas y aplicaciones de optimización, Método gráfico, Método Simplex, Método de la M, Método de las dos fases, Análisis de Sensibilidad, Modelos de transporte para conseguir una solución básica factible inicial, el Método de Vogel, de la Esquina Noroeste, el Método del Costo Mínimo, el Método MODI para alcanzar la solución óptima. Problemas de Asignación, el Método Húngaro.
Información adicional
Clases online, elaboración de tareas y trabajosLugar
En línea vía webcam
Informaciones generales
Edad: | Niños (7-12 años) Adolescentes (13-17 años) Adultos (18-64 años) Tercera edad (65+ años) |
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Nivel del estudiante: | Principiante Intermedio Avanzado |
Duración: | 60 minutos 120 minutos |
La clase se imparte en : | español |
Acerca de mí
Graduado de Licenciado en Estadística, con 10 años de experiencia como profesor universitario en las áreas de estadística descriptiva, probabilidad, inferencia, diseño de experimentos, series de tiempo, análisis de datos multivariables, control de calidad, muestreo, minería de datos, bioestadística, matemática-estadística e investigación de operaciones. Manejo de los programas R, R Studio, Python, Spss, Minitab, Ampl, Lingo, Gams, Opl, WinQsb, Invop y Excel.Formación
Universidad de Los Andes - Licenciado en Estadística, con 10 años de experiencia como profesor universitario, actualmente en elaboración de tesis de la maestría en estadística.Experiencia / Calificaciones
!0 años de experiencia como profesor universitario en el área de estadística e investigación de operaciones, reconocimientos de alto rendimiento durante mis estudios de pregrado.Clases de estadística básica y avanzada, aprenderás desde estadística básica, probabilidades e inferencia estadística, muestreo , series de tiempo, teoría estadística, simulación, control de calidad, y procesos estocásticos. Uso del software r, rStudio y Python.
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5. Coeficiente de simetría; coeficiente de curtosis.
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