Bienvenidos al curso. En esta semana veremos los siguientes temas: organizar y presentar la información para la toma de decisiones; reducir lo máximo posible la información abundante, evitando omitir características importantes de los datos. Identificarás qué estadísticos y qué gráficos son más útiles de acuerdo al problema que se te presente; evaluarás, descriptivamente, cómo se relacionan dos variables; desarrollarás y aplicarás los distintos conceptos de estadística descriptiva para diferentes problemáticas vinculadas a los negocios.
Probabilidades y decisiones bajo incertidumbre
Bienvenidos a la semana 2 del curso. En esta semana veremos los siguientes temas: las principales funciones de probabilidad utilizadas en el campo de los negocios y las finanzas; los comportamientos de las variables y determinación de posibles ganancias o pérdidas; la toma de decisiones racionales en un contexto de incertidumbre; modelos de probabilidad para tomar decisiones que permitan incrementar la rentabilidad y éxito de un negocio; conceptos relacionados con la probabilidad para, entre otras cosas, medir el riesgo a través del Valor en Riesgo (o VaR, por sus siglas en inglés) y determinar el nivel de stock de cierto producto.
Inferencia estadística
Bienvenidos a la semana 3 de este curso. Esta semana veremos los siguientes temas: datos de una muestra para extrapolar las conclusiones para toda la población; intervalos de confianza para medias y proporciones; evaluación empíricamente las conjeturas o suposición que se realicen respecto de la media o proporción; toma de decisiones en base a la información proporcionada por los datos; importancia del tamaño de la muestra; errores que se pueden cometer en el proceso de inferencia estadística.
Introducción al análisis de regresión
• Aprenderás a estimar modelos de regresión con aplicaciones a negocios
• Podrás describir relaciones entre variables, intentando medir el impacto que tiene una sobre la otra.
• Analizarás qué factores determinan una variable
• Realizarás predicciones en base a los modelos estimados