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El Programa de Postgrado acoge los cursos que dan derecho a la obtención de un Título Propio otorgado por la UNED. Cada curso se impartirá en uno de los siguientes niveles: Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización, Diploma de Experto/a y Certificado de Formación del Profesorado.

Requisitos de acceso:

Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura, Diplomatura, Ingeniería, Ingeniería Técnica, Arquitectura o Arquitectura Técnica. La dirección del curso podrá proponer que se establezcan requisitos adicionales de formación previa específica en algunas disciplinas.

Asimismo, de forma excepcional y previo informe favorable de la citada dirección, el Rectorado podrá eximir del requisito previo de la titulación en los cursos conducentes al Diploma de Experto/a Universitario/a. En estos supuestos para realizar la matrícula se deberá presentar un currículo vitae de experiencias profesionales que avalen su capacidad para poder seguir el curso con aprovechamiento y disponer de acceso a la universidad según la normativa vigente.

Quien desee matricularse en algún curso del Programa de Postgrado sin reunir los requisitos de acceso podrá hacerlo, aunque, en el supuesto de superarlo, no tendrá derecho al Título propio, sino a un Certificado de aprovechamiento.

El curso va dirigido a todas aquellas personas que deseen aprender los Métodos Estadísticos más avanzados, tanto desde el punto de vista de los conceptos como del de sus aplicaciones informáticas.

Aunque es deseable tener unos conocimientos básicos de Estadística, si no se poseen, el profesorado del curso le enseñará también estos conocimientos básicos.

Formalmente se requiere que los alumnos sean titulados universitarios de primer ciclo (graduados, diplomados, ingenieros técnicos, etc.) aunque, previa solicitud, podrán admitirse alumnos, sin este requisito. No obstante, deberán contar con autorización del Vicerrectorado de Formación Permanente y Extensión Universitaria

En el curso se estudian los Métodos Estadísticos más avanzados, tanto clásicos como robustos, siempre con la premisa de que sean aplicados. Una enseñanza clara y su utilización en el ordenador son los dos objetivos principales del curso.

Para conseguir estos dos objetivos, el curso cuenta con un Material Didáctico claro, conciso, con numerosos ejemplos y preparado específicamente para él, incluyendo software con el que poder aplicar todos los Métodos Estadísticos del curso.

Los alumnos, si lo desean, podrán obtener asesoramiento gratuito sobre problemas estadísticos concretos en los que estén interesados.

Otra Información

Será responsabilidad exclusiva del Equipo Docente la información facilitada en la siguiente relación de hipervínculos. En caso de detectarse alguna contradicción, prevalecerá la oferta formativa aprobada por el Consejo de Gobierno para cada convocatoria, así como del Reglamento de Formación Permanente y del resto de la legislación Universitaria vigente.

Más Información

Métodos Clásicos:

1. Componentes Principales.

2. Análisis de Correspondencias.

3. Escalado Multidimensional.

4. Análisis de Conglomerados (clusters).

5. Análisis Discriminante.

6. Análisis Factorial.

7. Modelos Log-lineales.

8. Regresión Logística.

9. Regresión Poisson.

10. Regresión no Lineal y Regresión Suavizada.

11. Análisis de la Varianza con Medidas Repetidas.

12. Series Temporales.

13. Control Estadístico de la Calidad.

14. Data Mining.

15. Análisis Estadístico de Datos Direccionales y Espaciales.

16. Inferencias con Mixturas de Distribuciones.

17. Métodos Estadísticos de Alta Dimensión.

18. Modelos de Regresión Cero-Inflados.

19. Modelos de Efectos Mixtos.

Métodos Robustos:

20. Introducción a los Métodos Robustos.

21. Estimación puntual robusta.

22. Intervalos y tests robustos para una población.

23. Intervalos y tests robustos para dos poblaciones.

24. Análisis de la Varianza robusto.

25. Análisis de la Correlación y Estimación Multivariante robustos.

26. Regresión robusta.

Métodos de remuestreo:

27. El Jackknife.

28. El bootstrap. Aplicaciones a los métodos anteriores.

Tratamiento informático:

29. Tratamiento Informático de los Métodos Estadísticos anteriores con SAS, SPSS y R.

Aplicaciones:

30. Aplicaciones en Arqueología y Paleontología.

31. Aplicaciones en Biología y Ciencias Ambientales.

32. Aplicaciones en Ciencias de la Salud.

33. Aplicaciones en Economía y Ciencias Sociales.

34. Aplicaciones en Ingeniería.

El material didáctico del curso está pensado para que el alumno pueda asimilar los contenidos del mismo completamente a distancia.

El curso ofrece a los alumnos asesoramiento gratuito en Estadística Aplicada sobre temas de investigación.

Las orientaciones sobre el estudio del material didáctico se dan en la Guía Didáctica del curso.

No existen horas presenciales obligatorias. Los trabajos obligatorios a realizar serán los problemas con los que poder evaluar al alumno.

4.1 Material obligatorio

4.1.1 Material en Plataforma Virtual

--UD3, Tratamiento Informático, de Alfonso García Pérez. Comprende los textos de Alfonso García Pérez y publicados por la UNED: Estadística Aplicada con BMDP, 1993 (86080EP01), Estadística Aplicada con SAS, 1993 (86080EP31), así como el texto de Alfonso García y Yolanda Cabrero, Estadística Avanzada Aplicada con SPSS. Estos son textos de apoyo y que el alumno utilizará según el software de que disponga. Habitualmente utilizará sólo uno para el Tratamiento Informático.

--El texto "Estadística Aplicada a la Arqueología y Paleontología".

--El texto "Cuadernos de Estadística Aplicada. Biología y Ciencias Ambientales".

--El texto "Cuadernos de Estadística Aplicada. Área de Ingeniería".

--El texto "Cuadernos de Estadística Aplicada. Área de la Salud".

--El texto "Cuadernos de Estadística Aplicada. Economía y Ciencias Sociales".

 

Además, software con el que se pueden ejecutar todos los Métodos Estadísticos del Programa, y una Guía Didáctica, con orientaciones sobre cómo utilizar el Material Didáctico del curso.

4.1.2 Material editado y de venta al público en librerías y Librerías virtuales

Métodos avanzados de estadística aplicada. Métodos robustos y de remuestreo

Autores

García Pérez, Alfonso

Editorial

UNED

Edición

2005

Precio aproximado

18.92€

ISBN

9788436251456

Estadística aplicada avanzada con R

Autores

García Pérez, Alfonso

Editorial

UNED

Edición

2022

Precio aproximado

25€

ISBN

9788436278477

Puede adquirir dichos materiales a través de la Librería Virtual de la UNED.

4.2 Material optativo, de consulta y bibliografía

4.2.1 Material editado y de venta al público

Estadística aplicada con R

Autores

García Pérez, Alfonso

Editorial

UNED

Edición

2009

Precio aproximado

9.37€

ISBN

9788436258615

Análisis estadístico de datos espaciales con QGIS y R

Autores

Cabrero Ortega, María Yolanda; García Pérez, Alfonso

Editorial

UNED

Edición

2020

Precio aproximado

16€

ISBN

9788436276213

Puede adquirir dichos materiales a través de la Librería Virtual de la UNED.

El alumno puede realizar consultas al Equipo Docente de lunes a viernes de 10 a 13 y de 16 a 19 horas:

- D. Alfonso García Pérez, teléfono 91.398.72.51 o en el e-mail: 

agar-per@ccia.uned.es

La comunicación habitual será a través de los foros del Curso Virtual, donde puede preguntar a cualquier hora de cualquier día.

Para obtener una calificación positiva del curso, el alumno deberá enviar resueltos los ejercicios del Anexo de la Guía Didáctica a:

- Alfonso García Pérez, Departamento de Estadística, Facultad de Ciencias, UNED, Juan del Rosal 10- 28040 Madrid, antes del 15 de septiembre.

- Mejor por e-mail a 

agar-per@ccia.uned.es

• Duración: Del 1/12/2024 al 30/09/2025.
• Dedicación: 20 ECTS (500 horas).

Director/a

Colaboradores UNED

Precio de matrícula: 560,00 €.

10.1 Ayudas al estudio y descuentos

Se puede encontrar información general sobre ayudas al estudio y descuentos en este enlace.

Debe hacer la solicitud de matrícula marcando la opción correspondiente, y posteriormente enviar la documentación al correo: descuentos@fundacion.uned.es.

Del 5 de septiembre al 28 de noviembre de 2024.

Información de matrícula:

Fundación UNED

C/ Guzmán el Bueno, 133 - Edificio Germania, 1ª planta

28003 Madrid

Teléfonos: +34913867275/1592

Correo electrónico: bsaez@fundacion.uned.es

http://www.fundacion.uned.es

Negociado de Especialización.