Estadística práctica aplicada a la Calidad | ONLINE

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•  Todos los profesionales de la Calidad que necesiten técnicas estadísticas para su trabajo diario.
• Todas aquellas personas que quieran conocer las principales aplicaciones prácticas de la estadística en el mundo de la empresa y en las actividades profesionales.

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📌 MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD Y COMBINATORIA

📍Comprender los conceptos básicos de probabilidad y combinatoria y su aplicación en la toma de decisiones en diferentes contextos

📖 Contenidos:
✔️ Comprende los conceptos básicos de probabilidad y su aplicación en la toma de decisiones.
✔️ Aprende los principios de la combinatoria y su relación con la probabilidad.
✔️ Suceso aleatorio y concepto de probabilidad.
✔️ Suma de probabilidades y sucesos mutuamente excluyentes.
✔️ Probabilidades condicionadas y sucesos independientes.
✔️ Aplicaciones prácticas de la probabilidad. ¿Para qué sirve la probabilidad?
✔️ Repaso a la teoría combinatoria.

📌 MÓDULO 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

📍Identificar y aplicar las distribuciones de probabilidad y los parámetros estadísticos para analizar y describir conjuntos de datos

📖 Contenidos:
✔️ Descubre cómo se clasifican las variables aleatorias y su distribución.
✔️ Aprende a interpretar los principales parámetros estadísticos.
✔️ Concepto de variable aleatoria continua y discreta. Variables y atributos.
✔️ Función de densidad y función de distribución para variables discretas.
✔️ Función de densidad y de distribución para variables continuas.
✔️ Intervalos de frecuencia para datos de variables aleatorias continuas.
✔️ Parámetros estadísticos.
✔️ Parámetros de posición.
✔️ Parámetros de dispersión.
✔️ Parámetros de asimetría (o sesgo).
✔️ Parámetros de apuntamiento o curtosis.

📌 MÓDULO 3: ALGUNAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONOCIDAS

📍Comprender las distribuciones de probabilidad conocidas, incluyendo las discretas y continuas, y su aplicación en el análisis estadístico.

📖 Contenidos:
✔️ Aprende el teorema central del límite y su importancia en la inferencia estadística.
✔️ Distribución normal.
✔️ Adición de variables normales independientes.
✔️ Teorema central del límite.
✔️ Similitudes en tres distribuciones de variables discretas: hipergeométrica, binomial y de Poisson.
✔️ Distribución hipergeométrica.
✔️ Distribución binomial.
✔️ Distribución de Poisson.
✔️ Aproximaciones y convergencia entre distribuciones.
✔️ Similitudes en tres distribuciones de variables continuas: χ² (ji cuadrado) de Pearson, t de Student y F de Fisher.
✔️ Distribución «χ²» de Pearson.
✔️ Distribución «t» de Student.
✔️ Distribución «F» de Fisher-Snedecor.

📌 MÓDULO 4: FUNDAMENTOS DEL MUESTREO Y ESTIMACIÓN

📍Aprender los principios básicos del muestreo y la estimación, y cómo determinar el tamaño adecuado de una muestra y los intervalos de confianza.

📖 Contenidos:
✔️ Aprende las bases del muestreo y los métodos de estimación estadística.
✔️ Descubre cómo calcular intervalos de confianza y determinar el tamaño de una muestra.
✔️ Introducción al muestreo.
✔️ Estadísticos muestrales.
✔️ Propiedades de los estadísticos muestrales.
✔️ Distribuciones de los estadísticos muestrales.
✔️ El problema de la estimación.
✔️ Estimación puntual.
✔️ Estimación por intervalos de confianza.
✔️ Cuatro casos de intervalos de confianza para la media.
✔️ Intervalos de confianza para la varianza y la desviación típica.
✔️ Consideraciones sobre el tamaño de muestra n.
✔️ Cálculo del tamaño de muestra n, para lotes aislados.
✔️ Muestreo de lotes continuos. Normas de referencia.

📌 MÓDULO 5: CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

📍Aplicar herramientas de control estadístico para monitorear y mejorar procesos mediante gráficos de control y estudios de capacidad

📖 Contenidos:
✔️ Descubre cómo se diseñan y aplican pruebas estadísticas para la toma de decisiones.
✔️ Gráficos de control por variables.
✔️ Gráficos de control por atributos.
✔️ Estudios de capacidad.

📌 MÓDULO 6: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

📍Desarrollar la capacidad para diseñar y aplicar pruebas estadísticas, realizar contrastes de hipótesis y tomar decisiones informadas basadas en los resultados.

📖 Contenidos:
✔️ Descubre cómo se diseñan y aplican pruebas estadísticas para la toma de decisiones.
✔️ Toma de decisiones estadísticas.
✔️ Principios del contraste de hipótesis.
✔️ Cómo diseñar un contraste de hipótesis.
✔️ Algunas simplificaciones en el contraste de hipótesis.
✔️ Ocho casos de contraste de hipótesis.
✔️ Variación de los datos muestrales respecto de una distribución determinada.

📌 MÓDULO 7: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN

📍Aprender a modelar relaciones entre variables y predecir resultados utilizando técnicas de regresión y análisis de correlación

📖 Contenidos:
✔️ Aprende a modelar relaciones entre variables y a predecir resultados.
✔️ Variables correlacionadas y líneas de regresión.
✔️ Utilidad práctica de la línea de regresión.
✔️ Correlación y sus grados: coeficiente de correlación.
✔️ Método a seguir en la regresión y correlación.
✔️ Elección del tipo de línea de regresión.
✔️ Estimación de los parámetros de la línea de regresión.
✔️ Ajuste por el método de los mínimos cuadrados.
✔️ Cálculo de la línea de regresión con Excel.
✔️ Ajuste para más de dos variables por mínimos cuadrados (regresión múltiple)..

📌 MÓDULO 8: CORRELACIÓN 

📍Evaluar la relación entre variables mediante técnicas avanzadas de correlación y análisis de bondad de ajuste

📖 Contenidos:
✔️ Explora técnicas avanzadas para evaluar la relación entre variables.
✔️ Cómo medir la bondad del ajuste. Variabilidad explicada.
✔️ Correlación no lineal (caso más general).
✔️ Correlación lineal y coeficiente de covarianza.
✔️ Intervalos de confianza para estimar valores medios e individuales.
✔️ Ensayo de la hipótesis ρ = o (coeficiente de correlación de la población, ρ = o).
✔️ Ensayo de la hipótesis ρ = r (variación de r conocido el coeficiente de correlación, ρ de la población).
✔️ Ensayo de una diferencia significativa entre dos coeficientes de correlación.
✔️ Coeficiente de correlación múltiple.
✔️ Aplicaciones a las encuestas de satisfacción.
✔️ Consideraciones finales.

ANEXOS: Funciones estadísticas en la hoja Excel y Uso básico del software estadístico R.

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