文件列表:

1. Funciones de muestro.ipynb (49117, 2023-08-24)
1.1 Práctica funciones de muestreo.ipynb (123961, 2023-08-24)
2. Varianza y Desvianción estándar muestral.ipynb (71078, 2023-08-24)
3. Intervalos de confianza.ipynb (33964, 2023-08-24)
4. Tipos de Pruebas de hipótesis.ipynb (7924, 2023-08-24)
5. Bootstrapping.ipynb (3854, 2023-08-24)
6. Validación Cruzada.ipynb (20473, 2023-08-24)
Bases/ (0, 2023-08-24)
Bases/Cancerdata.csv (124570, 2023-08-24)
Bases/Formula 1.png (15472, 2023-08-24)
Bases/Formula2.png (20968, 2023-08-24)
Bases/Formula3.webp (1428, 2023-08-24)
Bases/Formula4.webp (2820, 2023-08-24)
Bases/Formula5.webp (5988, 2023-08-24)
Bases/Formula6.webp (2152, 2023-08-24)
Bases/Imagen_petalo_sepalo.jpeg (55083, 2023-08-24)
Bases/economia-y-turismo-en-el-centro-historico.csv (57045, 2023-08-24)
Explicación funciones y más/ (0, 2023-08-24)
Explicación funciones y más/muestreo_sistematico.md (2212, 2023-08-24)
acerca de.md (2185, 2023-08-24)
distribuciones.xlsx (21055, 2023-08-24)
notas.md (943, 2023-08-24)

* Enlace del curso: https://platzi.com/clases/3140-estadistica-inferencial-python/49502-estadisticos-principales/ # Introducción al muestreo y el indice de tendencia central ## Muestreo 1. Tecnica para la selección de una muestra - Aleatorio Simple (Caso loteria) - Sistematico: sigue un intervalo, como por ejemplo otorgar un premio a 100 personas (tipo alkosto) - Estratificado: Método de selección de ciertas unidades por segmentos exclusivos. ## Teorema del limite central: La mayoría de fenomenos del mundo, se explica con la gráfica de distribución normal. Ejemplo: cara y sello de moneda, probabilisticamente hablando siempre se va a comportar como una distribución normal. [Notas del curso](https://github.com/Elkinrodriguez77/Estadistica_inferencial_para_data_science_e_inteligencia_artificial/blob/master/./notas.md) # Clase 7. La Media Muestral 1. Media Suma de todos los datos dividida entre el total de datos. 2. Moda El valor que más veces se repite. 3. Mediana Es el punto medio entre un conjunto de datos (debemos tener la misma distribución / cantidad de datos tanto al lado izquierdo como en el derecho). 4. Media Muestral - Media aritmética = promedio = media = Media muestral Ejemplo: Cuál es la altura de la población que se encuentra entre los 22 a 32 aos? # Clase 8. Varianza y Desviación Estandar # Clase 10. Intervalos de confianza * Un par o varios pares de númneros entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido respecto de un parámetro poblacional con un determinado nivel de confianza. * Son simétricos respecto a la media. ## Nivel de significación * El nivel de significación o alfa es el nivel límite para juzgar si un resultado es o no es estadísticamente significativo. * Si el valor de significación es menor que el nivel de significación, el resultado es estadísticamente significativo. ### Interpretación del resultado Sabemos que con un 95% de certeza de las edades de las personas que esquían están entre dos valores. # Clase 18 - Bootstrapping Se usa para hacer muestreo sobre conjuntos de datos que suelen ser muy pequeos. # Clase 20 - Validación cruzada Es como una forma de evaluar diferentes resultados para evaluar un modelo. Para que quede claro la precisión del modelo.

近期下载者：

相关文件：

评论：[我要评论] [举报此文件]

收藏者：