Estadística descriptiva e inferencial con R
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
551 students enrolled

Estadística descriptiva e inferencial con R

Aprende a realizar análisis estadísticos utilizando R
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551 students enrolled
Created by Cristina Molero
Last updated 2/2019
Spanish
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This course includes
  • 7.5 hours on-demand video
  • 1 article
  • 7 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Conseguirás analizar datos de una manera eficaz, fiable, rápida y sencilla. Adquirirás los conocimientos más importantes de Estadística y podrás aplicarlo a la resolución de investigaciones de todo tipo
  • Estadística
  • Descriptiva
  • Inferencial
  • Análisis de datos
  • Programación en R
  • Manejo R studio
  • Cálculo de investigaciones
  • Representaciones gráficas
Requirements
  • Nivel muy básico de matemáticas y un ordenador
Description

En este curso aprenderás desde cero todos los conceptos más importantes de Estadística Descriptiva e Inferencial y a usar R para poder aplicarlos y trabajar con estadísticos de forma mucho más rápida. Tras esto, lograreis obtener unos resultados del análisis de datos fiables y visuales de vuestras investigaciones.

 

En este curso trabajaremos con R y la interfaz de Rstudio. R es un software libre y gratis y es el lenguaje de programación más utilizado por estadísticos, analistas, científicos, tanto a nivel académico como empresarial.
Este curso lo podrás seguir aunque trabajes en un PC o en un MAC, ya que RStudio está disponible para ambos.

 

El curso está dividido en varias partes teóricas de Estadística (incluyendo ejemplos para todos los conceptos) y sus respectivas partes prácticas con R dónde aplicaremos los conocimientos y métodos para analizar datos.

En el curso, comenzaremos con lo sencillo, haciendo una introducción tanto a la estadística como a R. De tal modo que podréis entender los métodos estadísticos, en que ramas se divide la estadística y los conceptos base. Además, os mostraré como aprender a utilizar R desde su instalación y los pasos más básicos que debemos saber para poder manejar esta programación de forma rápida y sencilla.

A continuación veremos un gran bloque de Estadística Descriptiva y como poder aplicarla en R, tanto para la obtención de medidas que resuman nuestros datos como para representaciones gráficas.

 Trabajaremos algo en la parte de distribuciones de Probabilidad más frecuentes. Y acabaremos con Estadística Inferencial aplicando algunos ejemplos en R, centrándonos en la estimación de parámetros para poblaciones a partir de una muestra de datos, de manera puntual como en intervalos de confianza, y realizaremos el planteamiento y análisis de algunos contrastes de hipótesis.


Actualmente, la manipulación de datos y los procedimientos de análisis están presentes en la mayoría de nuestros estudios y trabajos por lo que es fundamental adquirir conceptos y una destreza de este manejo mediante programas informáticos.   

 

Who this course is for:
  • Cualquier persona interesada en analizar datos (investigadores, trabajadores de ventas, analistas, estudiantes de ciencias...)
Course content
Expand all 72 lectures 07:17:35
+ Introducción a la Estadística
5 lectures 08:20
¿Por qué estudiar estadística?
00:54
Ejemplo en estadística (conejos)
02:46
Áreas de la Estadística
01:36
Uso de la computadora
01:39
+ Introducción a R
7 lectures 25:55
Introducción a R
03:42
Instalando R
04:46
Presentación y Configuración de R
03:00
Directorio
04:18
Aritmética básica con R
05:05
La ayuda de R
02:22
+ Estadística Descriptiva
15 lectures 01:53:38
Introducción a la Estadística Descriptiva
02:45
Distribución de las variables
03:02
Tablas de frecuencia
14:57
Representación gráfica de las frecuencias I
08:27
Representación gráfica de las frecuencias II
10:29
Introducción a los estadísticos
01:20
ESTADÍSTICOS - Medidas de posición central
16:34
ESTADÍSTICOS - Medidas de posición
04:43
ESTADÍSTICOS - Medidas de dispersión
07:36
Representación gráfica BOX-PLOT (diagrama de caja)
06:20
ESTADÍSTICOS - Medidas de forma
05:06
Estadística bidimensional - Relación entre variables
08:16
BIDIMENSIONAL - Asociación entre variables cualitativas
05:09
BIDIMENSIONAL - Asociación entre variables cuantitativas
07:13
BIDIMENSIONAL - Modelo de Regresión
11:41
+ Estadística Descriptiva con R
10 lectures 01:23:53
Manejo de datos
09:42
Importar archivo csv
08:01
Recodificación de una variable
06:06
Filtrado de datos
02:30
Introducción Descriptiva y Tablas de Frecuencia
08:19
Representaciones gráficas con R
12:05
Medidas estadísticas con R
13:20
Box-plot
05:51
Estadística bidimensional-Relación variables-Modelo Regresión con R
07:04
+ Distribuciones de Probabilidad
3 lectures 37:11
Introducción a las distribuciones de Probabilidad
05:13
Distribuciones Discretas
15:05
Distribuciones Continuas
16:53
+ Distribuciones de Probabilidad con R
4 lectures 27:31
Introducción a las distribuciones de Probabilidad con R
02:53
Distribuciones de probabilidad en R
14:05
Distribuciones de probabilidad percentiles
02:34
Simulación de muestras
07:59
+ Estadística Inferencial
11 lectures 01:09:37
Introducción a la Estadística Inferencial
04:14
Estimación puntual de parámetros
06:34
Estimación Intervalos de Confianza (Introducción)
05:25
Estimación por IC de la media
10:06
Estimación por IC de la varianza
01:52
Estimación por IC de la proporción
05:10
Estimación por IC de diferencias
09:51
Resumen de la estimación por Intervalos de Confianza
02:42
Introducción a los contrastes de hipótesis
10:24
Contrastes de hipótesis para la media
07:28
Contrastes de hipótesis para la varianza y para la proporción
05:51
+ Estadística Inferencial con R
12 lectures 58:30
Introducción a la estimación puntual en R
01:22
Estimación puntual de parámetros de una distribución en R
08:59
Estimación puntual de parámetros de una distribución Normal en R
05:56
Introducción a la estimación por intervalos de confianza en R
Processing..
Estimación del intervalo de confianza para la media con varianza conocida en R
07:29
Estimación del intervalo de confianza para la media con varianza desconocida (R)
05:38
Estimación del intervalo de confianza para la varianza en R
02:41
Estimación del intervalo de confianza para la proporción en R
04:09
Estimación del intervalo de confianza para la diferencia de medias con R
07:28
Contrastes para la media (función t.test)
08:17
Otros tests para contrastes (varianza, proporción)
01:38
Contraste con el estadístico Z y otros paquetes
04:53