Introducción
  • Introducción
  • Conoce a Ricardo Alberich y a Arnau Mir, doctores en matemáticas y estadística
  • Conoce a Juan Gabriel Gomila, tu instructor en Udemy
  • Cómo hacer preguntas en el curso de Udemy
  • La comunidad de Discord para aprender online
  • Repositorio Github del curso de estadística inferencial
  • Sacando el máximo provecho del curso
  • No valores el curso hasta no llevar más contenido visualizado
  • El libro del curso
  • Pre requisitos del curso
Instalar y dominar las herramientas del curso
  • Cómo instalar R y RStudio
  • Cómo utilizar Github correctamente
  • Las diferencias entre clone y fork de un repositorio
  • Navegar por la interfaz de RStudio
  • Ficheros, scripts y R markdowns
  • Instalación de Python y Anaconda
  • Extra: python, anaconda y la instalación de paquetes
  • La librería reticulate
  • ¿Donde puedo encontrar más ayuda si me falta base de R o Python?
Muestreo estadístico
  • Introducción al muestreo
  • Muestreo aleatorio con reposición
  • Muestreo aleatorio sin reposición
  • Muestreo sistemático
  • Muestreo estratificado
  • Muestreo por conglomerados
  • Muestreo polietápico
  • Funciones de muestreo en Python
  • Cuestionario de muestreo
Estimación puntual
  • Estadísticos
  • Definiciones formales usando variables aleatorias
  • La media muestral
  • Poblaciones normales
  • Ejercicio: calcular el error estándar de la media
  • Ejercicios propuestos de estimación taller 1
  • La proporción muestral
  • La varianza y desviación típica muestral
  • Estimadores insesgados
  • Estimadores eficientes
  • El problema de los tanques alemanes
  • Estimadores máximo-verosímiles
  • Ejercicio: El estimador máximo verosímil de la lambda de una Poisson
  • Ejercicio: El estimador máximo verosímil de la varianza de una Normal
  • Ejercicio: El estimador máximo verosímil de la proporción de una Geométrica
  • Ejercicio: El estimador máximo verosímil de la proporción de una Geométrica
  • Ejercicios propuestos de estimación taller 2
  • Ejercicio: Estimadores de la media y varianza para normales independientes
  • Ejercicio: media y varianza para normales con los mismos parámetros
  • Ejercicio: Un estimador consistente para la varianza
  • Ejercicio: Estimador del extremo superior de una variable uniforme
  • Ejercicio: ¿Cuántos libros hay en esta biblioteca?
  • Ejercicio: estudiar la consistencia y eficiencia de dos estimadores
  • Ejercicio (continuación)
  • Marca y recaptura
  • El paquete fitdistr de R
  • Estimación con scipy.stats en Python
  • Ejercicio: estimación de los parámetros de una distribución Rayleigh
  • Ejercicios propuestos de estimación - Taller 3
  • Cuestionario de estimación puntual
Intervalos de confianza
  • El concepto de Intervalo de confianza
  • Intervalo de confianza para la media poblacional con desviación típica conocida
  • Interpretación y simulación de los intervalos de confianza
  • Ejemplos de cálculo de intervalos de confianza
  • Amplitud y error máximo cometido
  • Intervalo de confianza para media poblacional con desviación típica desconocida
  • Ejemplos de cálculo de intervalos de confianza
  • Intervalos de confianza para poblaciones normales con n grande
  • Error en la clase anterior
  • Amplitud y muestra piloto
  • La distribución t de Student en R
  • Un experimento sobre la confianza
  • Método exacto de Clopper-Pearson para el intervalo de confianza de la proporción
  • Métodos aproximados para grandes poblaciones
  • Amplitud del intervalo de confianza para la proporción
  • Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  • Ejercicio: Cálculos para hallar un intervalo de confianza concreto
  • La función varTest del paquete EnvStats
  • Bootstrap o remuestreo
  • Ejercicios propuestos de intervalos - Taller 1
  • Cuestionario de intervalos de confianza
  • Ejercicios propuestos intervalos - Taller 2
Pon en práctica tu habilidad con la estimación e intervalos de confianza
  • Ejercicio: intervalo de confianza para la confiabilidad de ruptura del hilo
  • Repaso de estimación e intervalos con R y la importancia de los informes
  • Repaso de estimación puntual en Python
  • Intervalos de confianza con Python
  • El teorema central del límite y la interpretación de los intervalos de confianza
Contrastes de hipótesis paramétricos
  • La necesidad de contrastar afirmaciones
  • Tipos de hipótesis alternativas
  • Tipos de errores
  • Intervalo de confianza para μ en poblaciones normales con σ conocida
  • Intervalos unilaterales vs bilaterales
  • El p-valor de un contraste de hipótesis
  • Metodología para hacer un contraste de hipótesis
  • Contrastes de hipótesis para μ de una normal con σ desconocida: Z-test