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Estadística para Ciencia de Datos y Analítica de Datos
Introducción al curso
Presentación del curso (2:50)
¿Qué es la Estadística y por qué deberías estudiarla? (2:18)
Introducción a la Estadística
Población y muestra (2:41)
Tipos de datos (1:54)
Niveles de medición (3:33)
Visualización de datos categóricos (5:07)
Visualización de datos numéricos (2:13)
Histograma (1:49)
Tabla cruzada y gráfico de puntos (2:45)
Tendencia central, asimetría y variabilidad
Medidas de tendencia central (3:42)
Asimetría (2:46)
Varianza (3:29)
Desviación estándar y coeficiente de variación (3:30)
Covarianza (2:34)
Coeficiente de correlación (2:27)
Estadística Inferencial
¿Qué es una distribución? (3:07)
La distribución normal (2:05)
La distribución normal estándar (2:31)
El teorema del límite central (3:44)
Error estándar (1:09)
Intervalos de confianza - varianza conocida (7:51)
Distribución t de student y intervalos de confianza con varianza desconocida (5:06)
Margen de error (1:24)
Intervalos de confianza con dos muestras - muestras dependientes (2:48)
Intervalos de confianza con dos muestras - muestras independientes (3:11)
Muestras independientes, varianza desconocida, igual (4:04)
Muestras independientes, varianza desconocida, diferente (1:27)
Test de hipótesis
Test de hipótesis (2:39)
Test de hipótesis ejemplo (2:30)
Error de tipo I y tipo II (1:46)
Valor p (1:04)
Acabando
Regresión Lineal (3:17)
¡Ya has terminado! (0:52)
¿Qué es la Estadística y por qué deberías estudiarla?
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