Esquema del curso

Pensamiento estadístico

• ¿Qué es el pensamiento estadístico?

Resolución de problemas

• Descripción general de la resolución de problemas
• Resolución de problemas estadísticos
• Tipos de problemas

Definición del problema

• Definición del problema
• Objetivos e indicadores clave de rendimiento
• Estudio de caso del polímero blanco

Definición del proceso

• ¿Qué es un proceso?
• Creación de un diagrama SIPOC
• Diseño de un mapa de procesos con las entradas y salidas
• Diagramas de flujo descendentes y de implementación

Identificación de causas de origen potenciales

• Herramientas para identificar causas potenciales
• Lluvia de ideas
• Multivotación
• Uso de diagramas de afinidad
• Diagramas de causa y efecto
• Los cinco porqués
• Matrices de causa y efecto

Compilación y recopilación de datos

• Recopilación de datos para solucionar problemas
• Tipos de datos
• Definiciones operacionales
• Estrategias de recopilación de datos
• Importación de datos para su análisis

Descripción de los datos

• Introducción a la estadística descriptiva
• Tipos de datos
• Histogramas
• Medidas de ubicación y tendencia central
• Medidas de dispersión: rango y rango intercuartílico
• Medidas de dispersión: varianza y desviación estándar
• Visualización de datos continuos
• Descripción de los datos categóricos

Conceptos de probabilidad

• Introducción a los conceptos de probabilidad
• Muestras y poblaciones
• Descripción de la distribución normal
• Comprobación de la normalidad
• Teorema del límite central

Análisis exploratorio de datos para la resolución de problemas

• Introducción al análisis exploratorio de datos
• Exploración de datos continuos: herramientas mejoradas
• Gráficos de Pareto
• Diagramas de barras empaquetadas y filtrado de datos
• Mapas en árbol y gráficos en mosaico
• Uso de diagramas de Trellis y variables superpuestas
• Gráficos de burbujas y mapas de calor
• Resumen de las herramientas de análisis exploratorio de datos

Comunicación mediante datos

• Introducción a la comunicación mediante datos
• Creación de visualizaciones eficaces
• Evaluación de la eficacia de una visualización
• Diseño de una visualización eficaz
• Comunicación visual con animaciones
• Diseño específico para su público
• Comprensión de su público objetivo
• Diseño de visualizaciones para la comunicación
• Diseño de visualizaciones: qué se debe y no se debe hacer

Cómo guardar y compartir resultados

• Introducción a cómo guardar y compartir resultados
• Cómo guardar y compartir resultados en JMP
• Cómo guardar y compartir resultados fuera de JMP
• Elección del formato a usar

Preparación de datos para su análisis

• Aspectos básicos de las tablas de datos
• Problemas comunes de la calidad de los datos
• Identificación de problemas en la tabla de datos
• Identificación de problemas en las variables de una en una
• Reestructuración de los datos para su análisis
• Combinación de datos
• Derivación de nuevas variables
• Uso de fechas

Control de procesos estadísticos

• Introducción a los gráficos de control
• Gráficos individuales y de rango móvil
• Variación por causas comunes y por causas especiales
• Pruebas para causas especiales
• Gráficos X-Barra y R, y X-Barra y S
• Subagrupación racional
• Gráficos de control de tres vías
• Gráficos de control con fases

Capacidad del proceso

• La voz del cliente
• Índices de capacidad del proceso
• Estimaciones de la capacidad a corto y largo plazo
• Comprensión de la capacidad para mejorar los procesos
• Estimación de la capacidad de los procesos: ejemplo
• Cálculo de la capacidad para datos no normales
• Estimación de la capacidad de los procesos para múltiples variables
• Identificación de los procesos de bajo rendimiento
• Panorama de la industria

Estudios de sistemas de medición

• ¿Qué es el análisis de sistemas de medición (MSA)?
• Lenguaje y terminología
• Diseño de un estudio del sistema de medición
• Diseño y realización de un MSA
• Análisis de un MSA
• Evaluación de la precisión del sistema de medición
• Mejora del proceso de medición

Estimación

• Introducción a la inferencia estadística
• ¿Qué es el intervalo de confianza?
• Estimación de una media
• Visualización de la variación del muestreo
• Construcción de intervalos de confianza
• Comprensión del nivel de confianza y el riesgo alfa
• Intervalos de predicción
• Intervalos de tolerancia
• Comparación de estimaciones de intervalos

Fundamentos de las pruebas estadísticas

• Introducción a las pruebas estadísticas
• Toma de decisiones basadas en la estadística
• Comprensión de las hipótesis nula y alternativa
• Distribución muestral en la hipótesis nula
• El valor p y el significado estadístico

Pruebas de hipótesis en datos continuos

• Realización de la prueba t de una muestra
• Interpretación de los valores p y las razones t
• Pruebas de equivalencia
• Comparación de dos medias
• Pruebas de varianzas desiguales
• Observaciones pareadas
• ANOVA (análisis de varianza) de un factor
• Comparaciones múltiples
• Significado estadístico versus significado práctico

Tamaño muestral y potencia

• Introducción al tamaño muestral y la potencia
• Tamaño muestral para un intervalo de confianza de la media
• Resultados de las pruebas estadísticas
• Poder estadístico
• Exploración del tamaño muestral y la potencia
• Cálculo del tamaño muestral de las pruebas t de una muestra
• Cálculo del tamaño muestral de las pruebas t de dos muestras

Correlación

• ¿Qué es la correlación?
• Interpretación de la correlación

regresión lineal simple

• Introducción a los análisis de regresión
• El modelo de regresión lineal simple
• El método de mínimos cuadrados
• Visualización del método de mínimos cuadrados
• Suposiciones del modelo de regresión
• Interpretación de los resultados de la regresión
• Ajuste de un modelo con curvatura

Regresión lineal múltiple

• ¿Qué es la regresión lineal múltiple?
• Ajuste del modelo de regresión lineal múltiple
• Interpretación de los resultados de los modelos explicativos
• Análisis residual y valores atípicos
• Regresión lineal múltiple con predictores categóricos
• Regresión lineal múltiple con interacciones
• Selección de variable
• Multicolinealidad

Introducción a la regresión logística

• ¿Qué es la regresión logística?
• El modelo logístico simple
• Ejemplo de regresión logística simple
• Interpretación de los resultados de la regresión logística
• Regresión logística múltiple
• Regresión logística con interacciones
• Problemas comunes

Introducción al DOE

• ¿Qué es el diseño de experimentos (DOE)?
• Realización de experimentos ad hoc y factor por factor
• ¿Por qué usar el DOE?
• Terminología del DOE
• Tipos de diseños experimentales

Experimentos factoriales

• Diseño de experimentos factoriales
• Análisis de un diseño factorial completo replicado
• Análisis de un diseño factorial completo no replicado

Experimentos de cribado

• Cribado de efectos importantes
• Diseños factoriales fraccionales
• Diseños de cribado personalizados

Experimentos de superficie de respuesta

• Introducción a los diseños de superficies de respuesta
• Análisis de los experimentos de superficie de respuesta
• Creación de diseños de superficies de respuesta personalizados
• Experimentación secuencial

Directrices del DOE

• Introducción a las directrices del DOE
• Definición del problema y los objetivos
• Identificación de las respuestas
• Identificación de los factores y los niveles de factores
• Identificación de las restricciones y las limitaciones
• Preparación para llevar a cabo el experimento
• Estudio de caso

Aspectos básicos de los modelos predictivos

• Introducción a los modelos predictivos
• Sobreajuste y validación de modelos
• Evaluación del rendimiento de los modelos: modelos de predicción
• Evaluación del rendimiento de los modelos: modelos de clasificación
• Curvas ROC

árboles de decisión

• Introducción a los árboles de decisión
• Árboles de clasificación
• Árboles de regresión
• Árboles de decisión con validación
• Bosques (bootstrap) aleatorios

Redes neuronales

• ¿Qué es una red neuronal?
• Interpretación de redes neuronales
• Modelos predictivos con redes neuronales

Regresión generalizada

• Introducción a la regresión generalizada
• Ajuste de modelos usando la máxima verosimilitud
• Introducción a la regresión penalizada

Comparación y selección de modelos

• Comparación de modelos predictivos

Introducción a la minería de texto

• Introducción a la minería de texto
• Procesamiento de datos de texto
• Selección de la lista de términos
• Visualización y exploración de datos de texto
• Análisis (minería) de datos de texto