SESIÓN 01: CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE ESTADÍSTICA INFERENCIAL

• Objetivo:
  • Presentar los conceptos fundamentales de estadística inferencial.
• Temas:
  • Conceptos previos
  • Distribuciones muestrales
  • Estimación puntual
  • Estimación
• Ejemplos:
  • Distribución de la media
  • Distribución de la proporción
  • Distribución de la varianza
  • Demostración de propiedad
  • Máxima verosimilitud
  • Identificar conceptos
  • Estimación por momentos
  • Proporción y distribución normal

SESIÓN 02: INTERVALO DE CONFIANZA

• Objetivo:
  • Explicar estadística inferencial y aplicarla en Minitab.
• Temas:
  • Concepto
  • Intervalo de confianza de la media
  • Intervalo de confianza de la proporción
  • Intervalo de confianza de la varianza
• Ejemplos:
  • Intervalo de confianza para la media
  • Intervalo de confianza para la proporción 
  • Intervalo de confianza para la varianza 
  • Diferencia de medias  
  • Diferencia de proporciones  
  • Intervalo de confianza de la media para datos resumidos
  • Intervalo de confianza de la proporción para datos resumidos
  • Intervalo de confianza de la varianza para datos resumidos
  • Intervalo de confianza de la diferencia de medias para datos resumidos
  • Intervalo de confianza de la diferencia de proporciones para datos resumidos

SESIÓN 03: PRUEBA DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICA

• Objetivo:
  • Realizar pruebas de hipótesis con distribuciones de probabilidad paramétricas en Minitab.
• Temas:
  • Prueba Z para una muestra
  • Prueba de hipótesis
  • Prueba T para una muestra
  • Prueba T para dos muestras independientes
  • Prueba T para muestras relacionadas
• Ejemplos:
  • Distribución de la media
  • Prueba Z para una muestra
  • Prueba T para una muestra
  • Prueba T para dos muestras
  • Prueba T para muestras relacionadas
  • Prueba Z para una muestra con datos resumidos
  • Prueba T para una muestra con datos resumidos
  • Prueba T para dos muestras con datos resumidos
  • Prueba T para muestras relacionadas con datos resumidos
  • Prueba de hipótesis para la varianza

SESIÓN 04: PRUEBA DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICA

• Objetivo:
  • Contrastar hipótesis con distribuciones no paramétricas en Minitab.
• Temas:
  • Prueba Chi-Cuadrado
  • Rangos de signos de Wilcoxon
  • Prueba de Wilcoxon de una mediana
  • Prueba de rachas
  • Prueba de Kolmogorov-Smirnov
  • Prueba de rango de dos muestras de Mann Whitney
  • Prueba de Kruskal-Wallis
  • Prueba de Friedman
• Ejemplos:
  • Chi-Cuadrado 
  • Kolmogorov-Smirnov 
  • Prueba de Wilcoxon 
  • Prueba de rango para dos muestras de Mann Whitney
  • Prueba de Kruskal-Wallis
  • Prueba de signo de una mediana
  • Prueba de rachas
  • Prueba de diferencia de varianza
  • Consideraciones Kolmogorov Smirnov
  • Prueba de Friedman

SESIÓN 05: ANÁLISIS DE CORRELACIÓN

• Objetivo:
  • Determinar el coeficiente de correlación en Minitab.
• Temas:
  • Concepto de correlación
  • Diagrama de dispersión
  • Coeficiente de correlación
  • Coeficiente de correlación parcial
• Ejemplos:
  • Diagrama de dispersión simple 
  • Matriz de dispersión
  • Correlación de Pearson 
  • Correlación de Spearman - Parte 1
  • Correlación de Spearman - Parte 2
  • Correlación con valores atípicos
  • Correlograma
  • Gráfica marginal
  • Gráfica dividida en clase
  • Covarianza

SESIÓN 06: ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS

• Objetivo:
  • Explicar cómo analizar datos para una tabla de contingencia en Minitab.
• Temas:
  • Tabla de contingencia
  • Prueba de independencia 
  • Medidas de asociación 
  • Prueba de bondad de ajuste
• Ejemplos:
  • Tabla de contingencia - Parte 1
  • Tabla de contingencia - Parte 2
  • Prueba de independencia
  • Medidas de asociación
  • Prueba de bondad de ajuste
  • Construcción tabla de contingencia
  • Construcción tabla con estadísticos
  • Construcción tabla por capas
  • Tabla de contingencia datos resumidos
  • Representación de una tabla

SESIÓN 07: REGRESIÓN LINEAL

• Objetivo:
  • Ejecutar una regresión lineal en Minitab y observar sus supuestos.
• Temas:
  • Regresión lineal simple
  • Regresión lineal múltiple
  • Significancia de los estimadores
  • Supuestos del modelo de regresión
• Ejemplos:
  • Regresión lineal simple
  • Regresión lineal múltiple
  • Aplicación de significancia  
  • Bondad de ajuste
  • Supuestos
  • Gráfica de dispersión con categorías ajustadas
  • Gráfica de línea ajustada cúbica
  • Regresión no lineal polinómica
  • Rgeresión no lineal exponencial
  • Regresión no lineal potencial

Actualización parcial el 15 de diciembre del 2023.