- Preinscripción cerrada
- Fecha de inicio: 2 de noviembre de 2026
- Modalidad: virtual
- Frecuencia: semanal
- Días y horario de cursada: miércoles de 19 a 22hs
- Duración y carga horaria total: 1 mes – 30 horas
- Consultas: metodos_estadisticos@unaj.edu.ar
Presentación
El Curso de posgrado Métodos Estadísticos es una propuesta del Instituto de Ingeniería y Agronomía de la UNAJ. La iniciativa busca complementar la formación de profesionales vinculados/as a carreras de ciencias o tecnologías para afianzar conceptos teóricos y desarrollar habilidades prácticas en diversas técnicas estadísticas para su aplicación en problemas de ingeniería o temas afines.
El curso está destinado a estudiantes de maestría o doctorado y personas graduadas de carreras universitarias o de nivel superior no universitario, relacionadas a la ingeniería, la informática o las ciencias exactas.
Las personas interesadas deberán contar con título universitario de grado o de nivel superior no universitario de 4 años de duración como mínimo, en las disciplinas anteriormente mencionadas, expedido por una institución de nivel superior —provincial, nacional, privada o extranjera— con reconocimiento oficial.
- Proveer herramientas avanzadas de estadística para predecir situaciones vinculadas a problemas de la ingeniería, la física y otras ciencias relacionadas.
- Brindar herramientas para el análisis de datos experimentales a través de la utilización de nuevas tecnologías y software libre
- Docentes: Dr. Ing. Martín Morales (UNAJ-UTN-UNQ), Dr. Ing. Marcelo Capelletti (CONICET-UNAJ-UNLP) y Dr. Ing. Ramiro Irastorza
El curso tiene una duración total de 30 horas y sus contenidos están organizados de la siguiente manera:
- Repaso de técnicas de contrastes de hipótesis paramétricas. Test de hipótesis para la media, la varianza, la diferencia de medias y cociente de varianzas. Test de hipótesis para proporciones y diferencia de proporciones. Test de bondad de ajuste.
- Métodos de regresión lineal. Regresión lineal simple. Test de hipótesis en regresión lineal simple. Intervalos de confianza para la respuesta media y predicciones futuras. Análisis de residuos y coeficiente de determinación. El modelo de regresión múltiple. Estimación de los coeficientes de regresión múltiple. Inferencias en la regresión múltiple. Inferencias basadas en el coeficiente de determinación. Predicciones basadas en la regresión múltiple.
- Análisis de varianza. Diseño de experimentos en ingeniería. Comparación de medias múltiples. Análisis de varianza. ANOVA para Poblaciones Dependientes.
- Estadística no paramétrica. Test del signo. Test de rangos signados de Wilcoxon. Métodos no paramétricos en ANOVA. Kruskal-Wallis.
Actividad arancelada.
Residentes
1 cuota de $84.000
Residentes en el extranjero
1 cuota de U$S75