plan de estudios de ingresantes a partir del semestre 2015-I

El Plan de Estudios de la Maestría en Estadística Aplicada conduce al grado de Magister M.Sc. Para optar el grado de M.Sc. se deberá aprobar como mínimo 48 créditos , aprobar el examen de Inglés, presentar y sustentar una tesis. 

 

Electivo

Técnicas de Análisis de Series de Tiempos
  • Naturaleza: Electivo
  • Área: Diseño y Análisis de datos
  • Propósito: Brindar al estudiante conocimientos sobre los diferentes métodos de análisis de datos medidos a través del tiempo.
  • Resumen

Modelos en el dominio del tiempo. Modelos de suavización exponencial: estimación e inferencia. Modelos de Box y Jenkins univariados. Modelos ARMA, ARIMA y SARIMA. Estimaciones y predicción. Uso de paquetes estadísticos.

 

Técnicas de Análisis de Tiempo de Vida
  • Naturaleza: Electivo
  • Área: Modelamiento.
  • Propósito: Brindar al estudiante conocimientos sobre los métodos de supervivencia.
  • Resumen

Medidas de confiabilidad. Confiabilidad de sistemas. Tablas de vida para muestras completas. Función de supervivencia. Datos censurados. Pruebas de vida secuenciales. Medidas de confiabilidad. Confiabilidad de sistemas. Tablas de vida para muestras completas. Datos censurados. Modelos para tiempo de vida. Modelos de regresión paramétrica. Modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox. Modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox con covariables dependiente del tiempo. Análisis Estratificado.

 

Métodos Bayesianos
  • Naturaleza: Electivo
  • Área: Diseño y Análisis de datos.
  • Propósito: Brindar al estudiante conocimientos sobre la aplicación de los conceptos de la teoría bayesiana.
  • Resumen

Introducción a los paradigmas Bayesianos. Comparación con la estadística frecuentistas. Familia Conjugadas de distribuciones a priori. A priori no informativa e impropias. Métodos de Bayes Empíricos y Jerarquico, incluye Técnicas de Montecarlos en cadenas de Markov. Una Introducción a Teoría de Decisión.

 

Métodos No Paramétricos
  • Naturaleza: Electivo
  • Área: Diseño y Análisis de datos.
  • Propósito: Brindar al estudiante conocimientos sobre las principales técnicas no paramétricas.
  • Resumen

Conceptos Básicos: Estadísticas de libre distribución, Inferencia estadística no paramétrica: Pruebas no paramétricas para una muestra. Pruebas para muestras independientes y relacionadas. Pruebas de bondad de ajuste. Regresión no paramétrica.

 

Análisis de Datos Categóricos
  • Naturaleza: Electivo
  • Área: Diseño y Análisis de datos.
  • Propósito: Brindar al estudiante conocimientos sobre las principales métodos aplicados a datos categóricos.
  • Resumen

Descripción e inferencia en tablas de doble entrada. Modelos para variables de respuesta binaria. Regresión logística. Regresión logística condicional. Tablas n-dimensionales. Modelos loglineal. Ajuste loglineal y modelos logits. Modelos loglineal-logit para variables ordinales. “Análisis de datos categóricos de respuestas repetidas.

 

Métodos de Investigación de Mercados
  • Naturaleza: Electivo
  • Área: Diseño y Análisis de datos.
  • Propósito: Brindar al estudiante conocimientos sobre el análisis de datos provenientes de un estudio de mercado.
  • Resumen

La investigación de mercado se basa en la colección, procesamiento y análisis de la información de tópicos relevantes al marketing. En el  curso se ve: el valor y procesamiento de la información; recolección de datos, diseño de encuestas, formas de medición, codificación; Métodos analíticos, regresión, análisis conjunto, cluster, análisis de factores, análisis discriminante, regresión logística.

 


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Fuente de Información: Maestría en Estadística Aplicada

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