- ¿Qué cubre el curso?
- Comprendiendo la diferencia entre una población y una muestra
- Población vs muestra
- Los diversos tipos de datos con los que podemos trabajar
- Tipos de datos
- Niveles de medición
- Niveles de medición
- Variables categóricas. Técnicas de visualización para variables categóricas
- Variables categóricas. Técnicas de visualización
- Variables categóricas. Técnicas de visualización. Ejercicios
- Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia.
- Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia.
- Variables numéricas. Usar una tabla de distribución de frecuencia. Ejercicios
- Gráfica de histograma
- Gráfica de histograma
- Gráfica de histograma. Ejercicio
- Tablas cruzadas y diagramas de dispersión
- Tablas cruzadas y diagramas de dispersión
- Tablas cruzadas y diagramas de dispersión. Ejercicio
- Principales medidas de tendencia central: media, mediana y moda
- Media, mediana y moda. Ejercicio.
- Midiendo el sesgo
- Sesgo
- Sesgo. Ejercicio
- Midiendo la dispersión de los datos: calcular la varianza
- Varianza. Ejercicio
- Desviación estándar y coeficiente de variación
- Desviación estándar
- Desviación estándar y coeficiente de variación. Ejercicio.
- Calculando y comprendiendo la covarianza
- Calculando y comprendiendo la covarianza
- Covarianza. Ejercicio
- Coeficiente de correlación
- Correlación
- Coeficiente de correlación
- Ejemplo práctico: estadística descriptiva
- Ejemplo práctico: estadística descriptiva. Ejercicio
- Introducción a la estadística inferencial
- ¿Qué es una distribución?
- Qué es una distribución
- La distribución Normal
- La distribución Normal
- La distribución Normal estándar
- La distribución Normal estándar. Ejercicio
- Comprendiendo el teorema de límite central
- El teorema de límite central
- Error estándar
- Error estándar
- Trabajando con estimadores y estimaciones
- Estimadores y estimaciones
- Intervalos de confianza -una herramienta invaluable para la toma de decisiones
- Intervalos de confianza
- Calculando intervalos de confianza dentro de población con varianza conocida
- Intervalos de confianza. Varianza poblacional conocida. Ejercicio
- Intervalo de confianza. Aclaratorias
- Distribución T de Student
- Distribución T de Student
- Calculando intervalos de confianza dentro de población con varianza desconocida
- Varianza poblacional desconocida. Valor T. Ejercicio
- ¿Qué es el margen de error y por qué es importante en estadística?
- Margen de error
- Calculando intervalos de confianza para dos medias con muestras dependientes
- Intervalos de confianza. Dos medias. Muestras dependientes. Ejercicios
- Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p. 1)
- Intervalos de Confianza. Dos medias. Muestras independientes (p.1). Ejercicio
- Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p 2)
- Calculando IC. Dos medias. Muestras independientes (p. 2). Ejercicio
- Calculando IC para dos medias con muestras independientes (p. 3)
- Ejemplo práctico: estadística inferencial
- Ejemplo práctico: estadística inferencial. Ejercicio
- Las hipótesis nula y alternativa
- Hipótesis nula vs alternativa
- Estableciendo la región de rechazo y el nivel de significación
- Región de rechazo y nivel de significación
- Error tipo I vs Error tipo II
- Error tipo I vs Error tipo II
- Prueba para la media. Varianza poblacional conocida
- Prueba para la media. Varianza poblacional conocida. Ejercicio
- Valor p - por qué es una de las herramientas más útiles para los estadísticos
- Valor p
- Prueba para la media. Varianza poblacional desconocida
- Prueba para la media. Varianza poblacional desconocida. Ejercicio
- Prueba para la media. Muestras dependientes
- Prueba para la media. Muestras dependientes. Ejercicio
- Prueba para la media. Muestras independientes (p.1)
- Prueba para la media. Muestras independientes (p. 1). Ejercicio
- Prueba para la media. Muestras independientes (p. 2)
- Prueba para la media. Muestras independientes (p. 2). Ejercicio