En este capítulo usarás técnicas de bootstrapping para estimar un único parámetro de una distribución numérica.

¡Bienvenido al curso!

Genera una distribución bootstrap para la mediana

Repaso de los métodos del percentil y del error estándar

Calcula el intervalo bootstrap usando ambos métodos

¿Qué método es más apropiado: percentil o EE?

Visitas al médico durante el embarazo

Número medio de visitas al médico

DE de número de visitas al médico

Recentrar una distribución bootstrap

Prueba para la mediana del precio de apartamentos de 1 dormitorio en Manhattan

Concluye la prueba de hipótesis sobre la mediana

Prueba para el peso medio de bebés

Bootstrapping para estimar un parámetro

En este capítulo usarás técnicas basadas en el Teorema Central del Límite para estimar un único parámetro de una distribución numérica. Para ello emplearás la distribución t.

Distribución t

¿Cuándo usar t?

Probabilidades bajo la distribución t

Puntos de corte en la distribución t

Estimar una media con un intervalo t

Tiempo medio de desplazamiento de los estadounidenses

Número medio de horas trabajadas

Intervalo t para datos apareados

Intervalo t a distintos niveles

Entender los intervalos de confianza

Contrastar una media con una prueba t

Estima la diferencia mediana en los precios de los libros de texto

Prueba de diferencia en las medianas de las puntuaciones

Interpreta el p-valor

Introducción a la distribución t

En este capítulo ampliarás lo que has aprendido para usar tanto técnicas de simulación como métodos basados en el TCL para inferir la diferencia entre dos parámetros de dos distribuciones numéricas independientes.

Prueba de hipótesis para comparar dos medias

Evaluar la eficacia del tratamiento con células madre

Evaluating the effectiveness of stem cell treatment (cont.)

Conclusión de la prueba de hipótesis

Evaluar la relación entre fumar durante el embarazo y el peso al nacer

IC por bootstrap para la diferencia de dos medias

Cuantificar la relación entre fumar durante el embarazo y el peso al nacer

Medianas de la duración del embarazo: madres fumadoras y no fumadoras

Comparar medias con una prueba t

Salario por hora vs. ciudadanía

Estimación de la diferencia de dos medias con un intervalo t

Inferencia para la diferencia entre dos parámetros

En este capítulo usarás ANOVA (análisis de varianza) para comprobar si hay diferencia de medias entre muchos grupos.

La puntuación de vocabulario varía entre clases sociales (autoidentificadas)

EDA del puntaje de vocabulario vs. clase social

Comparar muchas medias, de forma visual

ANOVA

ANOVA para la puntuación de vocabulario vs. clase social (autoidentificada)

Condiciones para el ANOVA

Comprobar la condición de normalidad

Comprobar la condición de varianza constante

Pruebas post hoc

Calcular alfa*

Comparar medias por pares

¡Enhorabuena!

Comparación de varias medias

Chp1-vid1-boot-dist-noaxes-parantheses

Chp1-vid1-bootsamp-bootpop.001

Chp1-vid1-manhattan-rents

Chp1-vid2-boot-dist-withaxes

Chp1-vid2-perc-method.001

Chp1-vid2-perc-method.002

Chp1-vid3-boot-test.001

Chp3-vid3-hrly-rate-citizen-smaller

Chp3-vid3-hrly-rate-citizen

Chp4-vid1-class-bar

Chp4-vid1-wodrsum-hist

Gss moredays

GSS data

Manhattan rent data

Runners.001

Tdistcomparetonormaldist

En este curso aprenderás a aplicar técnicas estadísticas para realizar inferencias y estimaciones con datos numéricos. Usaremos dos enfoques para estas tareas habituales. El primero recurre al bootstrapping y a permutaciones para crear pruebas y intervalos de confianza basados en remuestreo. El segundo utiliza resultados teóricos y la distribución t para lograr el mismo objetivo. Verás cómo (y cuándo) realizar una prueba t, construir un intervalo de confianza y hacer un ANOVA.

Foundations of Inference in R

Aprende técnicas como bootstrapping y distribución t para inferencias estadísticas en datos numéricos.

Inferencia con datos numéricos en R

En este curso aprenderás técnicas para realizar inferencias estadísticas sobre datos numéricos.

Contrastar una media con una prueba t

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