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curso de

Estadística con Python: Probabilidad y muestreo

Es parte de los cursos de Estadística en Data Science. Discusiones sobre este curso

Resumen del curso

  • Compreende las distribuciones de binomial, poisson y normal
  • Entiende que es nivel e intervalo de confianza
  • Conoce técnicas de muestreo
  • Calcule o tamanho da amostra

Público Objetivo

Personas que desean ingresar en el área de ciencia de datos y estadística. Es necesario tener experiencia con Phyton.

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Última atualização

31/07/2023

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12h

p/ conclusión

74

Actividades

197

Minutos de video

118

Alumnos en este curso

9.2

Note del curso

Certificado de participación

Formaciones con este curso

Instructores

  • Alia Garrudo Guirado

    Soy Licenciada en Matemáticas por la Universidad de La Habana, Cuba. Maestría concluida y Doctorado en desarrollo en Estadística por el Instituto de Matemáticas y Estadística de la Universidad de São Paulo (IME-USP). Cuento con experiencia en Probabilidades y Estadística enfocada en las áreas de aplicación, modelo, inferencia, entre otras.

Contenido Detallado

  1. Distribución Binomial

    • Introducción
    • Conociendo el ambiente y el dataset
    • Distribución Binomial
    • Calculando probabilidades
    • Aplicación de la media

  2. Distribución Poisson

    • Conociendo la distribución de Poisson
    • Calculando la probabilidad

  3. Distribución Normal

    • Conociendo la distribución Normal
    • Usando la tabla estandarizada
    • Utilizando la tabla - Caso 1
    • Utilizando la tabla - Caso 2
    • Utilizando la tabla - Caso 3

  4. Técnicas de muestreo

    • ¿Por qué seleccionar muestras?
    • Muestreo aleatório simple
    • Otras técnicas de muestreo

  5. Nivel e intervalo de confianza

    • Teorema central del límite
    • Nivel de confianza y error inferencial
    • Intervalo de confianza I
    • Intervalo de confianza II

  6. Calculando el tamaño de la muestra

    • Cálculo para población infinita
    • Cálculo para población finita

  7. Resumen y proyecto final

    • Fijando el contenido
    • Presentación del proyecto
    • Corrección del proyecto I
    • Corrección del proyecto II
    • Concusiones

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