Última actualización: 17/07/2023


Curso Académico: 2023/2024

Perspectivas en Estadística
(17773)
Máster Universitario en Estadística para la Ciencia de Datos (Plan: 386 - Estudio: 345)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: CABRAS , STEFANO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Inferencia Estadística
Objetivos
Adquisición de conocimientos sobre: 1) perspectiva de las aplicaciones y casos de uso de la estadística hoy en día en el entorno empresarial; 2) habilidades analíticas necesarias en un servicio de consultoría estadística 3) conocimientos de problemáticas estadísticas en empresas y en institutos de investigación 4) elementos de contraste de hipótesis multiples 5) Elementos de inferencia causal
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. La perspectiva AMA^{-1} 2. Temas de investigación en el Departamento de Estadística 3. Negocio con la estadística 4. Investigación con la estadística 5. Consultaría en estadística 6. Contrastes Multiples 7. Inferencia Causal
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades de charlas con jefe de servicios de investigación en empresas y en institutos de investigación Clases magistrales sobre elementos de inferencia causal y de contraste de hipótesis multiples.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Alex Dmitrienko, Ajit C. Tamhane, and Geert Molenberghs. Multiple Testing Problems in Pharmaceutical Statistics. Chapman & Hall CRC. 2010
  • Guido W. Imbens and Donald B. Rubin, . Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge University Press. 2015
  • Javier Cabrera and Andrew McDougall. Statistical Consulting. Springer. 2002
Bibliografía complementaria
  • David Spiegelhalter. The Art of Statistics: Learning from Data. Pelican. 2019

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.


Dirección web para más información: https://www.uc3m.es/ss/Satellite/DeptEstadistica/es/DetallePersonalDept/1371317130306/idu-101457