Curso sobre técnicas de simulación estadística

Curso gratuito sobre técnicas de simulación estadística que sirve para proporcionar a los participantes conocimientos y habilidades en el uso de métodos de simulación para el análisis de datos y la toma de decisiones en contextos estadísticos. 

Estos cursos enseñan a los estudiantes cómo utilizar software especializado, como R o Python, para implementar simulaciones y realizar experimentos virtuales que imitan situaciones del mundo real.

El curso está desarrollado por Github, una plataforma de desarrollo de software basada en la nube que permite a los desarrolladores colaborar, almacenar y gestionar proyectos de programación. Es ampliamente utilizada por programadores y equipos de desarrollo en todo el mundo.

Además, GitHub es conocido por su comunidad activa y su enfoque en el código abierto. Muchos proyectos de software libre y de código abierto se alojan en GitHub, lo que facilita la colaboración y la contribución de otros desarrolladores.

¿A quién va dirigido este curso sobre técnicas de simulación estadística?

Las simulaciones son unos algoritmos computacionales que emplean la idea del muestreo aleatorio. Con ella, pueden resolver problemas cada vez más complejos. Debido al aumento en el poder computacional, se han visto aplicaciones en distintos dominios, entre ellos, las finanzas, la biología computacional, la física y la inteligencia artificial.

Por ello, este curso va dirigido a cualquier persona interesada en el uso de técnicas de simulación estadística para modelar y analizar sistemas complejos, evaluar estrategias y realizar pronósticos en diversos campos. Entre otros, será relevante para analistas de datos e interesados en finanzas, ingeniería, economía o salud.

Se recomienda tener conocimientos básicos de matemáticas y estadística antes de iniciar el curso. Además, es conveniente contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder realizar el contenido del curso de forma online.

Por otro lado, no deberás tener un buen nivel de idiomas, pues el curso se imparte de manera íntegra en español. 

¿Qué aprenderás en este curso sobre técnicas de simulación estadística?

Rubén Fernández Casal, Julián Costa y Ricardo Cao han diseñado este curso donde podrás aprender a tu propio ritmo bajo una licencia Creative Commons.

Los temas que se tratan en este curso sobre técnicas de simulación estadística son los siguientes:

1. Prólogo
2. Introducción a la simulación
   1. Conceptos básicos
   2. Tipos de números aleatorios
   3. Números aleatorios en R
   4. Ejercicios
3. Generación de números pseudoaleatorios
   1. Generadores congruenciales lineales
   2. Extensiones
   3. Análisis de la calidad de un generador
   4. Ejercicios
4. Análisis de resultados de simulación
   1. Convergencia
   2. Determinación del número de generaciones
   3. El problema de la dependencia
   4. Observaciones
5. Simulación de variables continuas
   1. Método de inversión
   2. Método de aceptación rechazo
   3. Modificaciones del método de aceptación-rechazo
   4. Método de composición (o de simulación condicional)
   5. Métodos específicos para la gener
6. Simulación de variables discretas
   1. Método de la transformación cuantil
   2. Método de la tabla guía
   3. Método de Alias
   4. Simulación de una variable discreta con dominio infinito
   5. Cálculo directo de la función cuantil
   6. Otros métodos
   7. Métodos específicos para generación de distribuciones notables
   8. Ejercicios
7. Simulación de distribuciones multivariantes
   1. Simulación de componentes independientes
   2. El método de aceptación/rechazo
   3. Factorización de la matriz de covarianzas
   4. Método de las distribuciones condicionadas
   5. Simulación condicional e incondicional
   6. Simulación basada en cópulas
   7. Simulación de distribuciones multivariantes discretas
8. Métodos Monte Carlo
   1. Integración Monte Carlo
   2. Muestreo por importancia
   3. Optimización Monte Carlo
   4. Métodos Monte Carlo en Inferen
9. Técnicas de reducción de la varianza
   1. Variables antitéticas
   2. Estratificación
   3. Variables de control
   4. Números aleatorios comunes
   5. Ejercicios
10. Métodos de remuestreo
    1. Introducción
    2. El Bootstrap uniforme
    3. Herramientas disponibles en R sobre bootstrap
11. Extensiones del bootstrap uniforme
    1. Deficiencias del bootstrap uniforme
    2. Bootstrap paramétrico
    3. Bootstrap suavizado
    4. Bootstrap basado en modelos
12. Aplicaciones del remuestreo
    1. Estimación del sesgo y la precisión de un estimador
    2. Intervalos de confianza bootstrap
    3. Contrastes de hipótesis boot

Acceso al curso sobre técnicas de simulación estadística

Accede al curso sobre técnicas de simulación estadística impartido por Rubén Fernández Casal a través de Github. La participación está habilitada de forma completamente gratuita.

Durante el curso tendrás acceso a material multimedia y diferentes cuestionarios interactivos que te ayudarán a progresar y a aprender a tu propio ritmo.

Si quieres seguir formándote, también pueden interesarte este curso sobre métodos computacionales para Ciencias Sociales o este otro curso de machine learning para finanzas con Python. Ambos son completamente gratuitos.