Curso de Estadística Básica con R

El curso de Estadística básica con R es un espacio para el desarrollo y perfeccionamiento de las habilidades en el manejo de información, análisis de datos y la apropiación de conocimientos básicos en estadística. Adicionalmente, el conocimiento de las técnicas básicas optimiza el desempeño de los participantes a partir de sus propias necesidades, como el manejo de datos, su representación en gráficos autocontenidos básicos en la ciencia de los datos. 
La estadística como ciencia es tan antigua como la humanidad, es fácil observar como el hombre en sus orígenes no solo necesito contar, sino también describir e inferir acerca de una población objetivo y alrededor de la observación. La humanidad ha requerido para su evolución el estudio de los fenómenos que giran a su alrededor y que hacen parte de su entorno (fenómenos de tipo social, cultural, económico, físico, etc.).
Este conocimiento se logra mediante la construcción de diversos modelos que caracterizan dichos fenómenos. Una de las herramientas más importante para llevar a cabo dicho objetivo es la estadística.  Por lo general se ofrecen capacitaciones sobre estadística en las que se aborda la enseñanza desde una perspectiva que considera la construcción de modelos como un paradigma y en muchos casos no se logra la asimilación óptima de conocimientos adquiridos; estas, más bien son de carácter puramente teórico y poco práctico, ya que su desarrollo se limita al trabajo en un aula de clase.
La comprensión de la disciplina estadística y su aplicación, conecta el quehacer de las distintas profesiones con necesidades palpables y plenamente identificables. De esta forma los procedimientos y técnicas estadísticas se convierten en una fuerte herramienta a la hora de tomar decisiones.

• Introducción a la Estadística.
• Resumir y graficar datos.
• Medidas centrales, Medidas de variabilidad. Medidas de posición relativa (deciles, cuartiles, percentiles). Medidas de forma.
• Aplicación a pruebas de diagnóstico (prevalencia, sensibilidad, especificidad).
• Algunos modelos probabilísticos discretos.
• Modelo normal.
• Estimación y prueba de hipótesis.
• Correlación y regresión lineal.