Modelos Probabilísticos con R
Inicio:
28 octubre, 2022
Hora:
6:30 pm
La probabilidad estudia la incertidumbre permitiéndonos realizar predicciones sobre fenómenos aleatorios. Este taller permitirá a los participantes reconocer los principales modelos probabilísticos discretos y continuos, así como aplicar propiedades de variables aleatorias y probabilidad condicional a través de diversos ejercicios basados en situaciones cotidianas y un caso práctico.
Se usarán librerías en R relacionadas al manejo y exploración de bases datos, así como funciones para el cálculo de las probabilidades. Al culminar el taller, el participante obtendrá intuición sobre cómo resolver problemas de probabilidad mediante simulación, lo que le ayudará a comprender la inferencia estadística y a extraer conclusiones de los datos.
Dirigido a: Público en general que desea aprender a aplicar los principales modelos probabilísticos usando R, además de responder e interpretar de manera adecuada a situaciones sobre la base de probabilidades.
En este taller aprenderás a:
- Trabajar con sintaxis de R usando la interfaz de RStudio para resolver problemas de probabilidad.
- Aplicación adecuada de funciones en R para los modelos probabilísticos: densidad, función de distribución, cuantiles y generación de valores pseudoaleatorios.
- Responder y resolver situaciones por medio de probabilidades.
La duración de cada sección son solo estimaciones y pueden variar de acuerdo con el progreso de la clase
Parte 1: Modelos probabilísticos discretos
- Conceptos básicos
- Experimento de Bernoulli
- Distribución Binomial
- Otros modelos discretos.
Parte 2: Modelos probabilísticos continuos
- Conceptos básicos
- Distribución Normal
- Otros modelos continuos.
Parte 3: Caso práctico
- Aplicaciones de lo aprendido en la parte 1 y 2.
Denise pertenece a la plana docente en diversas universidades como en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM), la Universidad del Pacífico (UP) y la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Se ha desempeñado como jefe de Procesos en la Compañía Peruana de Estudios de Mercados y Opinión Pública CPI.
Denise es egresada como Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Trujillo, ha culminado sus estudios de la maestría en Estadística Aplicada en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Entre sus áreas de investigación se encuentra: Estadística Computacional, Diseños Experimentales, Inferencia Estadística, Métodos de Machine Learning y Técnicas Multivariadas.
Denise, en conjunto con otros docentes posee una publicación de un libro de Ciencia de datos en R. También se ha desempeñado como expositora en cursos de extensión de R y RStudio brindados por el Departamento Académico de Estadística e Informática (DAEI) de La Facultad de Economía y Planificación y el Grupo NEXUS de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM).
Se requieren los siguientes conocimientos previos
- El participante debe tener conocimientos de estadística descriptiva básica y de probabilidad (definición, propiedades, probabilidad condicional e independencia) a nivel de pregrado.
- Manejo de datos con sintaxis de R (importación y manipulación de objetos, uso de funciones de librerías predeterminadas)
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Instale la última versión de R desde https://www.r-project.org/
3. Instale la última versión de RStudio desde http://www.rstudio.com/ide/download/
4. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.
Event FAQs
Para residentes de Perú, las opciones son: transferencia bancaria, PayPal y Culqi (Visa, Mastercard, Diners, AMEX) / Para no residentes de Perú, las opciones son: PayPal y Culqi (Visa, Mastercard, Diners, AMEX)
Para este curso tenemos un precio especial en beneficio de los estudiantes de pre-grado o post-grado. Para demostrar que eres estudiante sólo debes hacernos llegar algún documento en formato digital que acredite tu matrícula en el presente semestre. Puedes realizar tu registro y posteriormente escribirnos a info@perustat.com con tu documento adjunto.
Si la cancelación de su inscripción a algún curso o taller se diese a 15 días o más de la fecha de inicio del curso, se devolverá el monto pagado menos el 6%. Si la cancelación se diese entre los 7 y 14 días antes de la fecha de inicio del curso o taller, se devolverá el monto pagado menos el 50%. Si la cancelación se diese con 6 días o menos de la fecha de inicio del curso, no habrá devoluciones.
No. Puede registrarse hasta el inicio del taller o curso, aunque la matrícula debe pagarse antes de recibir acceso a la plataforma de transmisión en vivo y los materiales del curso; y, siempre que las vacantes al curso no hayan alcanzado el límite.
El material que se comparte incluye presentaciones con un resumen de los temas vistos en la clase y scripts con las aplicaciones de cada sesión.
Los participantes pueden hacer preguntas basadas en texto usando una función de Zoom que será monitoreada por el personal de PeruStat Analytics y transmitida al instructor. Si no se puede responder una pregunta durante la conferencia, se proporcionará una respuesta de texto en un momento posterior. Los participantes también pueden utilizar la función "Levantar la mano" para hacer una pregunta de forma oral.
Sí. Las grabaciones completas de la transmisión en vivo estarán disponibles para todos los participantes durante los 15 días posteriores a la finalización de un taller y los 30 días posteriores a la finalización de un curso, según sea el caso. El participante no puede guardar las grabaciones y no estarán disponibles después del período establecido.
No. Estos estarán disponibles para transmisión durante quince días después de la finalización de un taller o treinta días después si se tratara de un curso. Es una violación de los derechos de autor registrar y retener estos archivos para sus propios fines o distribuirlos a otros.
PeruStat no puede proporcionar soporte técnico para problemas del usuario final. Como tal, los participantes son totalmente responsables de la conectividad que admite la transmisión en vivo de audio y video. Se proporcionará información sobre el ancho de banda mínimo requerido y los métodos para probar la conectividad. Sin embargo, en la baja probabilidad de que un participante no pueda conectarse, habrá acceso a las sesiones grabadas durante quince (15) días después de la finalización del taller ó treinta (30) días después de la finalización del curso, según sea el caso.
Cada participante es responsable de la conectividad por su lado y nosotros somos responsables de todos los problemas de transmisión en nuestro lado. Si hay un problema técnico por nuestra parte, recibirá un reembolso completo (o prorrateado si los problemas son inferiores a los cinco días completos). Si hay un problema técnico de su parte, no podemos ofrecer un reembolso, pero aún podrá acceder a las sesiones grabadas.
Debido a que los participantes reciben la transmisión de Zoom y no transmiten imágenes de video, los requisitos de conectividad son mínimos. Se requiere un mínimo de 150 kbps (kilobytes por segundo) para participar en un video seminario web, y esto puede ser por cable o inalámbrico. Dadas las conexiones a Internet domésticas típicas o el acceso WiFi personal, estos requisitos son bastante bajos. Por ejemplo, se recomienda utilizar una conexión de 3000 kbps (o 3 Mbps, megabytes por segundo) para transmitir una película en Netflix. Un punto de acceso WiFi típico en un teléfono celular típico es de 20-30 Mbps, por lo que cualquier conexión a Internet estándar debe permitir la participación ininterrumpida en el seminario web. Ver https://www.speedtest.net/ para evaluar su propia velocidad de conexión. Tenga en cuenta que una fuente típica de problemas de conectividad en el hogar es vincular el dispositivo a la unidad de transmisión WiFi, así que asegúrese de que su dispositivo tenga líneas ininterrumpidas de sitio al módem inalámbrico; ver, por ejemplo, https://www.familyhandyman.com/smart-homeowner/9-simple-tips-for-faster-wi-fi/