Estadística Aplicada y Modelos de Regresión 2026

Calendario Oficial 13 Semanas · Cronograma V3

Planificación Semanal & Bibliografía

Cronograma oficial semana a semana: fechas de clase, temario teórico-práctico, jornadas institucionales, entregas de TPs (Semana 6, 11 y 13) y referencias bibliográficas requeridas.

Fechas Oficiales Deadlines TPs Bibliografía

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Presentación HTML Semana 1 · 26/08

U1-S01: Repaso de Python & Análisis Exploratorio

Fundamentos de manipulación de datos en Pandas, visualización descriptiva con Seaborn, variables aleatorias discretas y continuas.

Pandas Seaborn Descriptiva

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Presentación HTML Semana 2 · 02/09

U1-S02: Procesos de Markov & Modelado Dinámico

Cadenas de Markov de tiempo discreto, matrices de transición estocásticas, estados absorbentes, distribución estacionaria y simulación.

Markov Estacionario Simulación

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Presentación HTML Semana 3 · 09/09

U2-S03: Inferencia, Estimación & TCL

Estimación puntual e intervalos de confianza, Teorema Central del Límite, cálculo de tamaños de muestra y contraste de normalidad (Shapiro-Wilk, Q-Q Plots).

TCL Intervalos Shapiro-Wilk

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Guía Interactiva Semana 3 · Guía

U2: Guía de Clase - Inferencia & Muestreo

Documento de lectura estructurado con fundamentos matemáticos KaTeX, demostraciones de muestreo y verificación rigurosa de normalidad.

Teoría Muestreo Fórmulas

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Simulador Web Semana 3 · Lab

U2: Simulador - Planificación de Demanda

Herramienta interactiva con gráficos Chart.js para simular escenarios estocásticos de demanda, dimensionamiento de stock de seguridad y niveles de servicio.

Simulador Chart.js Demanda

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Presentación HTML Semana 4 · ANOVA

U2-S04: Test de Hipótesis & ANOVA

Pruebas paramétricas de comparación de medias (t de Student, F de Fisher), alternativas no paramétricas (Wilcoxon) y ANOVA de 1 factor.

ANOVA t-Student Wilcoxon

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Laboratorio Interactivo Semana 4 · Lab

U2: Laboratorio ANOVA & Test de Tukey

Plataforma interactiva con Plotly.js para verificación de supuestos (homocedasticidad, normalidad) y contrastes post-hoc de Tukey HSD.

Plotly Tukey HSD Homocedasticidad

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Presentación HTML Semana 5 · 23/09

U3-S05: Regresión Lineal Simple & Múltiple

Estimadores MCO, supuestos clásicos de Gauss-Markov, matriz de covarianza, contrastes de significancia global y bondad de ajuste (R², RMSE).

MCO Gauss-Markov R² / RMSE

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Laboratorio Virtual Semana 5 · Lab MCO

U3-S05: Laboratorio - Regresión Lineal & MCO

Laboratorio virtual y visualización científica con Plotly.js y MathJax para estimación de MCO, descomposición de variabilidad y análisis de residuos en vivo.

Plotly MCO en Vivo Residuos

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Presentación HTML Semana 6 · 30/09

U3-S06: Diagnóstico de Modelos, Outliers & PCA

Análisis de residuos, factores de inflación de la varianza (VIF), Distancia de Cook y reducción de dimensionalidad mediante Análisis de Componentes Principales.

VIF Cook Distance PCA

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Sem	Fecha	Unidad	Temario Teórico-Práctico	Acceso Directo
1	26/08/2026	Unidad 1	Análisis Exploratorio y Probabilidad: Repaso de estadística descriptiva. Manipulación de datos y visualización con Pandas y Seaborn. Conceptos fundamentales de probabilidad y variables aleatorias.	Presentación S01 →
2	02/09/2026	Unidad 1	Procesos Estocásticos & Inferencia Inicial: Cadenas de Markov, estados estacionarios y simulación dinámica. Introducción a inferencia estadística.	Presentación S02 →
3	09/09/2026	Unidad 2	Inferencia, Estimación y Teorema Central del Límite: Estimación paramétrica (puntual y por intervalos). Tamaños de muestra. Pruebas de normalidad (Shapiro-Wilk, Q-Q Plots).	Presentación S03 → Simulador Demanda →
4	16/09/2026	-	OLIMPÍADAS INTERUCA: Jornada institucional y deportiva. Sin dictado de clases teóricas ni prácticas.	-
5	23/09/2026	Unidad 3	Regresión Lineal Simple y Múltiple: Estimadores MCO, supuestos de Gauss-Markov. Bondad de ajuste (R², RMSE).	Presentación S05 → 🔬 Laboratorio MCO →
6	30/09/2026	Unidad 3	Diagnóstico de Modelos, Outliers y PCA: Análisis de residuos, multicolinealidad (VIF), valores atípicos y apalancamiento (Distancia de Cook). Ingeniería de características y Análisis de Componentes Principales (PCA). 🚨 Entrega de TP 1, TP 2 y TP 3	Presentación S06 →

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