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Optimización del diseño experimental

Sobre este curso

En este curso se pretende abordar el cálculo del tamaño muestral desde un punto de vista frecuentista. Además, se hará una introducción a la estadística bayesiana.

El objetivo del curso es que los alumnos conozcan:

  • Aprender a manejar una herramienta online basada en la estadística frecuentista para realizar el cálculo del tamaño muestral y la base teórica que sustenta las distintas funciones estadísticas.
  • Se hará una introducción al uso de cálculo del tamaño muestral con estadística bayesiana y las posibilidades que nos abre a la hora de acelerar nuestros estudios y reducir el número de animales usados.

  • Contenidos:

  • Introducción al diseño de experimentos.
  • Cálculo del tamaño de muestra con estadística frecuentista.
  • Cálculo del tamaño de muestra con estadística bayesiana.
  • Requisitos

    Este curso está dirigido a investigadores y técnicos que trabajen con animales de experimentación y quieran realizar formación continua para la función d (correspondiente a la antigua categoría C), tal como viene recogido en la Orden Ministerial ECC/566/2015.

    profesorado

    Course Staff Image #1

    Javier Morales Socuéllamos

    Profesor de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Miguel Hernández

    Course Staff Image #2

    Asunción Martínez Mayoral

    Profesora de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Miguel Hernández

    Preguntas frecuentes

    ¿Necesito comprar algún libro o material adicional?

    No, todo el material necesario será proporcionado en el curso.

    Me he matriculado pero no puedo acceder al curso. ¿Necesito hacer algo más?

    La semana anterior al curso recibirá los datos de acceso para poder entrar en el mismo.

    ¿Es este curso gratuito?

    Este curso es gratuito para el PDI de la Universidad Miguel Hernández. Si tiene cualquier duda sobre la inscripción contacte con la Oficina Evaluadora de Proyectos en el correo oep@umh.es

    1. Código del curso

      1701UMH
    2. Inicio de las clases

      12 May 2017
    3. Fin de las clases

      27 May 2017
    4. Esfuerzo estimado

      06:00
    Inscribirse