Como una Asignatura Electiva del Programa del Doctorado en Arquitectura y Urbanismo de la Universidad del Bío-Bío para el Período 2020-01, se llevó a cabo el “Taller de Estadística” en diez sesiones para los estudiantes de la Cohorte 2019. El mismo fue dictado por el Prof. Dr. Sergio Contreras Espinoza, Licenciado en Matemática, Ingeniero en Matemática, Universidad de Concepción, Chile. Magíster en Estadística, Universidad de Concepción, Chile, y Doctor en Métodos de Apoyo a la Decisión, Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro, Brasil, 2004. Las Líneas de investigación, del Prof. Contreras Espinoza son la Estadística Aplicada, y las Series de Tiempo, principalmente, la aplicación de la formulación de Espacio Estado en diversos contextos. Otras áreas del interés del académico son los datos de panel con aplicaciones a la administración en economía.   Pues bien, el contenido del Taller se dividió en dos bloques temáticos, el primero de ellos fue explorar las funciones básicas de “R”, el cual es definido como un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico. “R” es uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica, siendo además muy popular en los campos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras. Otra de las grandes ventajas de “R” es la posibilidad de cargar diferentes bibliotecas o paquetes con funcionalidades de cálculo y graficación.   El segundo de los bloques temáticos, fue reforzar el conocimiento de algunos modelos para el análisis estadístico en el entorno de “R”, como: “Análisis de Regresión Lineal Simple y Múltiple”, “Análisis de Varianza” y “Regresión Logística”.   Se conoce como regresión simple el cálculo de la ecuación correspondiente a la línea que mejor describe la relación entre la respuesta y la variable que la explica. El análisis de regresión lineal múltiple es una extensión natural del modelo de regresión lineal simple, por lo que, a diferencia del primero, en el segundo consiste en considerar más de una variable explicativa.   “Análisis de Varianza”, (ANOVA) en cambio, es conocido por ser una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos de estimación asociados (como la "variación" entre grupos) utilizados para analizar las diferencias entre las medias de los grupos en una muestra. En su forma más simple, ANOVA proporciona una prueba estadística de si dos o más medias de población son iguales y, por lo tanto, generaliza la prueba t más allá de dos medias.   Y “Regresión Logística”, finalmente, el cual es identificado como uno de los tipos de análisis de regresión utilizado para predecir el resultado de una variable categórica (una variable que puede adoptar un número limitado de categorías) en función de las variables independientes o predictoras. Es útil para modelar la probabilidad de un evento ocurriendo como función de otros factores.   Para finalizar, la actividad del taller se llevó a cabo a través de la Plataforma Zoom en enlaces asociados dentro del módulo correspondiente al curso “Taller Estadística DAU (2020)” en la Plataforma Moodle del Programa del Doctorado.