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Análisis de experimentos: pruebas, mapas de colores y análisis de datos
Es parte de los cursos de Data Science en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aprende a diseñar experimentos para la recolección de datos
- Proponer modelos matemáticos para entender un problema dado
- Probar la significación estadística de los parámetros de un modelo matemático
- Construya mapas de colores para ayudar a la interpretación de datos
- Analice los datos recopilados en un experimento usando Python con Pandas, Matplotlib, Seaborn y StatsModel
Público Objetivo
Personas interesadas en experimentos estadísticos o análisis matemáticos en general.
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Última actualización
5/24/2023
¿Ya eres alumno?
10h
p/ conclusión
49
Actividades
201
Minutos de video
387
Alumnos en este curso
9.4
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Introducción a la experimentación
- Caso de Estudio
- Planificar es importante
- Recolectando datos de infinito a finito
- Diseños factoriales
2. Introducción al análisis de experimentos
- Insertando el experimento en un Dataframe
- Analizando gráficamente los resultados
- Modelo estadístico
- Ajustando el modelo estadístico
3. Análisis estadísticos
- Grados de libertad
- Aumentando los grados de libertad
- Análisis de significación estadística
- Diagrama de Pareto estandarizado
4. Actualizando los análisis
- Proponiendo un nuevo modelo
- Diagrama de Pareto estandarizado del nuevo modelo
- Predicho por observado
5. Usando el modelo
- Explorando el modelo
- Mapa de colores
- Usando isolíneas
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