Metodología
La metodología de enseñanza es activa-participativa. El facilitador será el guía de la acción formativa. Se comprenderán los conceptos teóricos y prácticos a través de laboratorios, ejercicios prácticos y lecciones magistrales.
Contenido del curso
Introducción
Perspectiva práctica sobre la información estadística. Descripción de la información, medidas de tendencia central, dispersión. Introducción al manejo de datos en R e instalación de R Studio.
Tablas y gráficos en R
Carga y descarga de información. Introducción al ambiente de R Studio.
Comandos básicos de R
Selección, actualización, borrado. Problemas de limpieza de información e identificación de datos erráticos (outliers).
BoxPlot
Tipo de gráfico y descripción de información.
Árboles de probabilidades y Teorema de Bayes
- Problemas de probabilidades condicionales en situaciones de negocio.
- Laboratorio: Solución de problemas con probabilidades condicionales.
Regresión Lineal e introducción al ambiente gráfico Radiant
Complemento dentro de R Studio. Solución de problemas de predicción de ventas.
Regresión Logística
- Solución de problemas de Ventas por catálogo.
- Laborarorio: Solución de problemas con regresión.
Probabilidades
Distribución normal de probabilidades, normalización de datos (Z).
Análisis de Inventarios.
Solución de niveles de inventario crítico.
Análisis de riesgo.
Análisis de riesgo.
Simulación de problemas con varias probabilidades.
Práctica en simulación y solución de caso.
Laboratorio: simulación.
Visualización y publicación en línea de datos en R
Software Exploratory.