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Temario del curso
Método Científico, Probabilidad y Estadística
- Muy corta historia de estadísticas
- Por qué puede estar "seguro" de las conclusiones
- Probabilidad y toma de decisiones
Preparación para la Investigación (decidir "qué" y "cómo")
- El panorama general: la investigación es parte de un proceso con entradas y salidas
- Reuniendo datos
- Interrogadores y medición
- Qué medir
- Estudios observacionales
- Diseño de experimentos
- Análisis de Datos y Métodos Gráficos
- Habilidades y técnicas de investigación
- Gestión de la Investigación
Describiendo Datos Bivariados
- Introducción a los datos bivariados
- Valores de la correlación de Pearson
- Adivinar la simulación de correlaciones
- Propiedades de la r de Pearson
- Computación de Pearson
- Restricción de la demostración de rango
- Ley de suma de desviación II
- Ceremonias
Probabilidad
- Introducción
- Conceptos básicos
- Demostración Probabilidad Condicional
- Gamblers Fallacy Simulation
- Demostración de Cumpleaños
- Distribución binomial
- Demostración Binomial
- Tarifas base
- Demostración del Teorema de Bayes
- Demostración del problema de Monty Hall
- Ceremonias
Distribuciones Normales
- Introducción
- Historia
- Áreas de distribución normal
- Variedades de Demostración de Distribución Normal
- Estándar Normal
- Aproximación Normal al Binomio
- Demostración de aproximación normal
- Ceremonias
Distribuciones de Muestreo
- Introducción
- Demostración básica
- Demostración del tamaño de la muestra
- Demostración del teorema del límite central
- Distribución de muestreo de la media
- Distribución de muestreo de la diferencia entre los medios
- Distribución de muestreo de r de Pearson
- Distribución de muestreo de una proporción
- Ceremonias
Estimacion
- Introducción
- Grados de libertad
- Características de los estimadores
- Simulación de polarización y variabilidad
- Intervalos de confianza
- Ceremonias
Lógica de la Prueba de Hipótesis
- Introducción
- Pruebas de Significancia
- Errores de Tipo I y Tipo II
- Pruebas de una y dos colas
- Interpretación de Resultados Significativos
- Interpretación de resultados no significativos
- Pasos en la prueba de hipótesis
- Pruebas de significación y intervalos de confianza
- Conceptos erróneos
- Ceremonias
Medios de Prueba
- Media simple
- T Demostración de distribución
- Diferencia entre dos medios (grupos independientes)
- Simulación de robustez
- Todas las comparaciones de pares entre medios
- Comparaciones Específicas
- Diferencia entre dos medios (pares correlacionados)
- Simulación correlacionada t
- Comparaciones Específicas (Observaciones Correlacionadas)
- Comparaciones de parejas (Observaciones correlacionadas)
- Ceremonias
Poder
- Introducción
- Cálculos de ejemplo
- Factores que afectan el poder
- Ceremonias
Predicción
- Introducción a la regresión lineal simple
- Demostración Linear Fit
- Partición de sumas de cuadrados
- Error estándar de la estimación
- Demostración de línea de predicción
- Estadísticas inferenciales para b y r
- Ceremonias
ANOVA
- Introducción
- Diseños de ANOVA
- ANOVA de un factor (entre sujetos)
- Demostración unidireccional
- ANOVA Multi-Factor (Entre Sujetos)
- Tamaños de muestra desiguales
- Ensayos que complementan ANOVA
- ANOVA dentro de los sujetos
- Power of Within-Subjects Diseños Demo
- Ceremonias
Plaza Chi
- Distribución Chi Square
- Tablas unidireccionales
- Prueba de distribuciones Demo
- Tablas de contingencia
- Simulación de mesa 2 x 2
- Ceremonias
Estudios de Caso
Análisis de estudios de casos seleccionados
Requerimientos
Se requiere una sólida comprensión de la estadística descriptiva (media, media, desviación estándar, varianza) y una comprensión básica de la probabilidad.
Es posible que desee participar en el curso de preparación: www.nobleprog.co.uk/training/statistics-level-1
35 Horas
Testimonios (3)
conocimiento del formador, personalizado, todos los temas cubiertos
eleni - EUAA
Curso - Forecasting with R
Traducción Automática
La variación con ejercicio y demostración.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Traducción Automática
Las aplicaciones de la vida real utilizando Statcan y CER como ejemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Traducción Automática
