ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
Curso
ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA
Con crédito para Posgrado
Profesores: Mg. Christine Adriane Isgro y Mg. Guillermina Emilia Vosahlo con la
colaboración del Cont. Víctor Yaser Morales.
Organizado por el Instituto de Investigaciones Estadísticas de la Facultad de Ciencias
Económicas, en el marco de la Maestría en Estadística Aplicada.
PROFESORES:
La Profesora Christine A. Isgro es Magister en Estadística Aplicada de la Universidad
Nacional de Tucumán. Actualmente, es Profesora Asociada de la Cátedra de Estadística
Inferencial de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Tucumán y
docente de la Maestría en Estadística Aplicada.
Carga Horaria: 25 horas.
Fechas del dictado: del 5 de junio al 4 de julio de 2026.
Horarios: Clases con participación virtual sincrónicas obligatoria, días viernes, de 17:30 a
20:00 horas y los sábados, de 8:30 a 11:00 horas.
Destinatarios: Dirigido a docentes e investigadores universitarios y alumnos de posgrado.
Deben tener conocimientos previos de Probabilidades e Inferencia Estadística.
Arancel: $315.000 (pesos trescientos quince mil). Se abonará en 3 cuotas de $105.000
(pesos ciento cinco mil).
Cupo: 30 alumnos.
Fecha límite de Inscripción: hasta las 12:00 horas del viernes 5 de junio de 2026,
Inscripción: La inscripción es online, a los interesados se les enviará un link, en el mismo
se abonará el arancel y se le inscribirá completando un formulario sencillo.
Más información: Oficina 52 del Instituto de Investigaciones Estadísticas (INIE),
Facultad de Ciencias Económicas, tel. 410-7548 (por la mañana), o por mail a
DESCRIPCIÓN DEL CURSO:
Contenidos teóricos:
Test de los signos. Test de Rachas. Test de Wilcoxon de rangos asignados. Estadístico de Mann-
Whitney-Wilcoxon. Eficiencia relativa asintótica. Análisis de varianza de un factor. Test de Kruskal-
Wallis. Test de bondad de Ajuste. Test de bondad de Ajuste a una distribución multinomial. Tablas de
contingencia. Test de Mac Nemar para dos muestras binomiales relacionadas. Test de Irvin Fisher para
dos muestras binomiales independientes. Test de mediana o de Mood. Tests para varias muestras
multinomiales. Test de independencia. Test de Cochran para observaciones relacionadas. Test de bondad
de ajuste a una distribución dada. Tests no paramétricos basados en el estadístico de Kolmogorov-
Smirnov.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA
El curso se desarrollará en clases teóricas, clases prácticas y clases donde se resolverán casos de
empresas industriales y de servicio mediante rutinas del paquete R.
METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN
La evaluación se realizará mediante la presentación de trabajos prácticos y del informe de un trabajo de
aplicación. Son requisitos para aprobar la materia:
1. Asistir al menos al 70% de las clases.
2. Obtener un mínimo de 6 (seis) en el examen parcial.
3. Obtener un mínimo de 6 (seis) en el examen final.
4. Presentar el análisis de un lote de datos utilizando técnicas no paramétricas mediante un informe
gerencial.
