Estadística Inferencial en Data Science
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Egresada de Ingeniería en Biotecnología. Karen, consciente de que el mundo que nos rodea se vuelve cada vez más virtual, aprendió diferentes lenguajes de programación y herramientas que aplicó en diversas áreas de investigación en ingeniería y biología. Lleva más de 5 años utilizando Python, Matlab, Programación de Macros en Excel y más.
Plan de Estudios
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Capítulo 1
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Inicio1-1 Intro Estadistica Inferencial (3:52)
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Inicio1-2 Estimacion (2:17)
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Inicio1-3 Variabilidad y Sesgo (5:43)
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Inicio1-4 Estimacion por Intervalo (2:51)
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Inicio1-6 Introduccion a la estimacion (6:39)
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Inicio1-5 Nivel de Confianza (5:24)
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Inicio1-7 Ejercicio de la estimacion media con DS conocida (6:31)
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Inicio1-8 Tamano de Muestra (5:00)
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Inicio1-9 La Naturaleza de la Prueba de Hipotesis (6:15)
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Inicio1-10 Probabilidades de los errores (2:29)
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Inicio1-11 Pasos Siguiente en la Prueba de la Hipotesis (3:38)
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Inicio1-12- Prueba de Hipotesis mediante el Valor (9:21)
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Inicio1-13 Generalidades sobre el valor P (5:11)
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Inicio1-14- Prueba de Hipótesis Método Clásico (5:28)
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Inicio1-15- Conclusión (2:49)
Capítulo 2
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Inicio2-1-Introducción (6:00)
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Inicio2-2- Intervalo de confianza con t student (8:42)
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Inicio2-3- Prueba de Hipótesis con t-student (6:10)
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Inicio2-4- Inferencias en torno a la probabilidad Binomial (3:13)
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Inicio2-5- Intervalo de Confianza para P (6:25)
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Inicio2-6- Prueba de Hipótesis para la Proporción P (8:30)
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Inicio2-7- Inferencias en torno a la varianza y DS (3:20)
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Inicio2-8- Prueba de Hipótesis de una cola para la Varianza (6:43)
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Inicio2-9- Conclusión (3:25)