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Escuela de Estadística

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Estadística I - Respaldo

  • Profesor: Mauricio Alejandro Mazo Lopera

Estadística III

  • Profesor: Nelfi Gertrudis Gonzalez Alvarez

Introducción al Manejo de Datos Estadísticos

  • Profesor: Rene Iral Palomino
  • Profesor: Mateo Ochoa Medina

Estadística industrial II

  • Profesor: Mario Cesar Jaramillo Elorza

Probabilidad

  • Profesor: Víctor Ignacio López Ríos

Diseño de Experimentos

  • Profesor: Nelfi Gertrudis Gonzalez Alvarez

ANÁLISIS DE REGRESIÓN I

Técnicas de Pronósticos Aplicaciones con R

  • Profesor: Norman Diego Giraldo Gomez

Técnicas de Pronósticos Aplicaciones con R

El curso de Técnicas de Pronósticos se ofrece para la Especialización en Estadística pero puede matricularse como curso electivos para otros programas de posgrado de la Universidad.

El objetivo general consiste en introducir los modelos básicos para análisis de series de tiempo, con base en las librerías del lenguaje R, y con énfasis en el cálculo de pronósticos

El programa se divide en ocho capítulos que desarrollan varios modelos básicos: el modelo de componentes aditivo, estimadores no paramétricos de tendencia y estacionalidad, modelos auto-regresivos de media móvil, modelos ARMA estacionales, modelos ARIMA y S-ARIMA

La metodología consiste en exposiciones virtuales con base en las Notas de Clase del profesor, acompañadas de ejemplos en R. Se realizan tres trabajos individuales, de tipo proyecto. Es decir, los tres trabajos desarrollan un análisis aplicando sucesivamente los modelos y métodos, para llegar en el último a una conclusión y síntesis.

En lo posible se utilizan datos de series reales para los talleres y ejemplos. Las áreas de aplicación son variadas, incluyendo datos de consumos, servicios, salud, ecología, economía, etc

Se utilizan las Notas de Clase del profesor, pero se provee una lista de textos de referencia.



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Muestreo Estadístico

  • Profesor: Víctor Ignacio López Ríos

Gestion Cuantitativa de Riesgos

  • Profesor: Norman Diego Giraldo Gomez

Gestion Cuantitativa de Riesgos

Es un curso electivo para la maestría en Estadística que examina diferentes metodologías para la evaluación de reservas en dos de los tipos de riesgo con mayor incidencia para las empresas de servicios y para las del sector crediticio: el riesgo operativo y el riesgo de crédito.

En el primero se examina una metodología de amplio uso en el sector asegurador conocida como modelo de riesgo colectivo, En el segundo se utilizan  metodologías para calculo de probabilidades de insolvencia mediante regresión logística y métodos de aprendizaje de máquinas.

Ambos temas hacen un uso amplio de técnicas estadísticas, ajustes de distribuciones, aproximación no paramétrica de distribuciones, entre otros. El curso se apoya en varias librerías con el estado del arte, en el lenguaje R.

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Introducción al Análisis Multivariado

  • Profesor: Raul Alberto Perez Agamez

Introducción al Análisis Multivariado

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Trabajo Final de Maestria

  • Profesor: Norman Diego Giraldo Gomez

Estadística no paramétrica

  • Profesor: Mario Cesar Jaramillo Elorza

Estadística Bayesiana

  • Profesor: Isabel Cristina Ramirez Guevara

Estadística Bayesiana

El curso está diseñado para que el estudiante adquiera los elementos básicos que se manejan en estadística bayesiana: distribución a priori y distribución posterior. Puesto que este curso representa una alternativa al modelamiento clásico, esto justifica por si sólo que al estudiante se le proporcione ésta metodología. El estudiante aprenderá a implementar este tipo de modelamiento en situaciones prácticas de la vida real. Se ilustran los conceptos a través de diferentes situaciones típicas en inferencia estadística. El objetivo es además aprender los conceptos fundamentales de la Estadística Bayesiana. El curso se da en un nivel matemático intermedio, sin acudir a demostraciones matemáticas rigurosas. Sin embargo, el estudiante deberá aprender a deducir algunos conceptos elementales, y deberá adquirir un dominio práctico del tema. Adicionalmente aprenderá herramientas computacionales para hacer el cálculo de distribuciones usando métodos MCMC. El estudiante conocerá las diferencias fundamentales entre la estadística clásica y la estadística Bayesiana.

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Econometría Financiera

  • Profesor: Norman Diego Giraldo Gomez

Inferencia Estadística

  • Profesor: Rene Iral Palomino

Consultoría

  • Profesor: Rene Iral Palomino
  • Profesor: Juan Carlos Salazar Uribe

Introducción a Analítica - Módulo 2

  • Profesor: Mauricio Alejandro Mazo Lopera

Actuaria de Contingencias de Vida

  • Profesor: Norman Diego Giraldo Gomez

Análisis de Regresión

  • Profesor: Isabel Cristina Ramirez Guevara
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