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Mauricio Chong
CHIAPAS
Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica
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Temario me pareció muy acertado
Mauricio Chong, ¿qué has aprendido en el Curso en linea?
Formas de análisis físicos.
Mauricio Chong, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso en linea?
Me pareció muy bien en lo particular todo.
Mauricio Chong, ¿qué has echado en falta del Curso en linea?
Nada en concreto.
Alfonso Fernández
MADRID
Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica
Alfonso Fernández, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso en linea?
Inquietud personal.
Alfonso Fernández, ¿qué has aprendido en el Curso en linea?
Análisis de datos en física.
Alfonso Fernández, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso en linea?
Me parecen muy buenos los Mapas Conceptuales, en todos las unidades, como forma de resumen. La parte de hipótesis está muy bien.
Alfonso Fernández, ¿qué has echado en falta del Curso en linea?
Algún ejemplo explicativo, en alguno de los temas tratados. En algunos casos las figuras no están bien colocadas, por lo que el seguimiento le he tenido que hacer con los libros.
Samuel Ortega
MADRID
Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica
Samuel Ortega, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso en linea?
Las salidas profesionales y la titulación obtenida.
Samuel Ortega, ¿qué has aprendido en el Curso en linea?
Formas de análisis de datos en física.
Samuel Ortega, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso en linea?
La posibilidad de hacerlo a mi propio ritmo.
Samuel Ortega, ¿qué has echado en falta del Curso en linea?
Nada.
Vicente D. P.
SEVILLA
Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica
Me ha gustado este curso, la forma de expresión del temario y todo el contenido.
Fernando S.
MADRID
Opinión sobre Especialista en Analisis de Datos en Fisica
Su metodología Online me permitió compaginar trabajo y estudio, estoy muy satisfecho con esta formación online.
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- Estadística descriptiva
- Estadística inferencial
- Escala nominal
- Escala ordinal
- Escala de intervalo
- Escala de razón
- Distribución de frecuencias por intervalos
- Media aritmética
- Moda
- Mediana
- Medidas de posición no central
- Medidas de dispersión absoluta
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- Medidas de simetría y asimetría
- Medidas de curtosis o apuntamiento
- El azar en la vida cotidiana
- Clases de sucesos
- Leyes del azar. Introducción a la probabilidad
- Introducción a la ley de Laplace
- Métodos de muestreo probabilísticos
- Métodos de muestreo no probabilísticos
- Muestreo polietápico
- Función de probabilidad
- Función de distribución
- Media y varianza de una variable aleatoria
- La distribución binomial
- Otras distribuciones discretas
- Distribución ?Chi-cuadrado? de Pearson
- Distribución ?t? de Student
- Hipótesis en contrastes paramétricos
- Estadístico de contraste
- Potencia de un contraste
- Propiedades del contraste
- Chi-cuadrado
- Tipos de variables a introducir en el modelo
- Selección de las variables del modelo
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La estadística es una rama de las matemáticas que se encarga de estudiar una serie de fenómenos de los que no se tiene toda la información, y que intenta explicar a través de la probabilidad. Esta probabilidad es la posibilidad de que un fenómeno tenga lugar o de que algo sea correcto.
En el estudio de la naturaleza, en su observación y medida nos podemos encontrar con situaciones en las que no se puede describir de forma constante cada variable. En este punto podemos hacer uso de contactos de la física estadística para ayudarnos a describir el comportamiento de cada fenómeno. Además, cualquier observación o la medida de alguna magnitud en un experimento de laboratorio, no coincidirá de forma exacta con cualquier otra que esté realizada en un momento diferente, debido a la causa que producen otros factores.
En el análisis de los datos que se obtienen para sacar las conclusiones estadísticas, se debe poder representar toda la información que se obtenga en una serie de parámetros. Estos parámetros nos ofrecerán información acerca del comportamiento general del conjunto. Estos indicadores se llaman parámetros estadísticos. Los parámetros estadísticos más conocidos son de posición, como la media, o de amontonamiento, como la dispersión. Estos parámetros estadísticos serán mejores cuanto mejor representen a todo el conjunto de datos. Para representar bien al conjunto poblacional debemos poner dos condiciones básicas, que son la ausencia de sesgos a la hora de escoger la muestra y la robustez de la misma.
El sesgo implica que no existan errores sistemáticos en el conjunto de medidas. Para la robustez es necesario contar con que el parámetro de posición que se utilice, no varíe de forma sensible si le quitamos una o pocas medidas al conjunto.
En este punto se va a estudiar la forma en que las medidas del conjunto alrededor de la media son distribuidas. Esta medida nos puede ayudar a conocer cuestiones de predicción, por ejemplo en el caso de que queramos predecir cómo varían las medidas para otro experimento. Además nos da una idea del error o la incertidumbre que puedan tener las medidas que hemos tomado para nuestra muestra.
La varianza o cuadrado de la desviación típica es un valor apropiado para medir la dispersión entre los elementos del conjunto de medidas, tanto desde el punto de vista físico como el matemático. Se tomará como valor real de la cantidad medida su valor medio. Esto nos permite conocer que la varianza como medida de dispersión es mínima.
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