Programa

Este Diplomado posee 5 módulos, bajo una modalidad 100% online.
Clases sincrónicas en vivo: jueves 16.30-20.00 hrs.
Clases asincrónicas: cápsulas grabadas que los estudiantes pueden revisar en su propio tiempo durante la semana.
Todas las sesiones sincrónicas y asincrónicas contemplan trabajo práctico con software estadístico Infostat.
Evaluaciones asincrónicas: trabajo o evaluación a través de la plataforma docente U-Cursos que los estudiantes pueden realizar en su propio tiempo durante la semana.
Una semana de cada módulo contempla sólo actividades asincrónicas (horario libre).

Recesos del Diplomado (sin actividades):
24 de junio al 7 de julio de 2024.
16 al 22 de septiembre de 2024.

Módulo 1. Análisis exploratorio de datos y Modelos de Regresión

Manejo de software y análisis exploratorio de datos: Introducción al software estadístico Infostat, manejo de datos, recursos gráficos, estadística descriptiva.
Modelos de regresión lineal simple.
Modelos de regresión lineal múltiple.
Análisis de correlación.
Estrategias de análisis en exploración de datos, Modelos de regresión y análisis de correlación: Problemas de integración.

Módulo 2. Diseño de Experimentos

Elementos del diseño de experimentos: Unidad experimental, factores, tratamientos, repetición, aleatorización, bloques, covarianza.
Modelos de Clasificación. Introducción a los Modelos Lineales Mixtos.
Análisis de diseños experimentales clásicos mediante metodología de Modelos Lineales Mixtos: Diseño completamente aleatorizado, Diseño en bloques completamente aleatorizado. Pruebas de comparaciones múltiples.

Módulo 3. Diseño de experimentos (parte II)

Experimentos con estructura factorial de tratamientos.
Experimentos con estructura factorial en diseños con parcelas de distinto tamaño: Parcelas divididas en un arreglo en diseño completamente aleatorizado, Parcelas divididas en un arreglo en bloques.
Experimentos con correlación temporal: Diseños con medidas repetidas en el tiempo.
Estrategias de análisis en diseño de experimentos: Problemas de integración.

Módulo 4. Análisis multivariado

Introducción al análisis multivariado: Técnicas de análisis multivariado.
Representaciones gráficas en el análisis multivariado.
Estadística descriptiva multivariada.
Análisis de componentes principales, gráficos biplots.

Módulo 5. Análisis multivariado (parte II)

Análisis de conglomerado (análisis de clúster).
Análisis de correspondencias simple.
Análisis de correspondencias múltiple.
Estrategias de análisis de observaciones multivariadas: Problemas de integración.