La Red de Conocimientos Pedagógicos - Conocimientos universitarios - 1989 Curso principal de estadística autodidacta de la Universidad Southwestern de Finanzas y Economía

1989 Curso principal de estadística autodidacta de la Universidad Southwestern de Finanzas y Economía

Introducción a los principios básicos del marxismo, teoría de la probabilidad y estadística matemática, álgebra lineal, economía política, inglés.

La estadística es una especialidad universitaria en colegios y universidades y pertenece a la especialidad de estadística. Esta especialización cultiva estudiantes con teoría estadística sistemática y conocimientos de aplicación, domina los principales métodos de estadística, tiene la capacidad de lidiar con problemas de datos en industrias específicas y puede dedicarse a la economía, la administración, la biología, la medicina, las finanzas, los seguros, la industria. agricultura, silvicultura, comercio, talentos innovadores para la recopilación de datos, el análisis y la toma de decisiones en tecnología de la información, educación, salud, medicina, meteorología, conservación del agua, medio ambiente, reducción de desastres y otros campos relacionados. Temas principales: análisis matemático, álgebra geométrica, experimentos matemáticos, ecuaciones diferenciales ordinarias, funciones de variables complejas, funciones y funcionales de variables reales, teoría de probabilidades, estadística matemática, encuestas de muestreo, procesos aleatorios, estadística multivariada, aplicaciones informáticas básicas, lenguajes de programación, análisis de datos y software estadístico, análisis de regresión, matemáticas de confiabilidad, diseño experimental y control de calidad, econometría, pronóstico y toma de decisiones económicas, matemáticas financieras y análisis estadístico de inversiones en valores. Áreas centrales de conocimiento: ideas básicas de estadística, teoría matemática, teoría de la probabilidad, investigación estadística, estimación de parámetros y prueba de hipótesis, métodos no paramétricos, análisis de regresión, métodos estadísticos multivariados, procesos estocásticos, análisis de series temporales, diseño experimental y software estadístico.