Curso completo de Estadistica a nivel universitario
What you’ll learn
Todos los conceptos de Estadística.
Acceso al grupo privado para dudas.
Ejemplos explicados paso a paso.
Ejercicios resueltos en pantalla.
Resúmenes de contenido.
Resúmenes de fórmulas.
Resúmenes de propiedades.
El curso se actualiza todos los meses.
Certificado oficial válido y reconocido.
Regalos al finalizar.
Requirements
Solo se requieren conocimientos básicos de matemáticas.
Description
Este curso es diferente de los otros cursos de Udemy porque te ayudará a aprender Estadística desde cero, de manera teórica y práctica. La diferencia principal es que no usaremos ningún software, por eso te enseñaré lo que hay detrás de cada concepto, la relación entre todos los temas, y cómo hacer todas las cosas por ti mismo sin necesidad de una función que ya viene programada y no sabemos lo que está haciendo por dentro. Es fundamental entender todas estas cosas como lo enfoco en el curso, porque en la práctica muchas veces tenemos que usar funciones que tienen parámetros por defecto, y según nuestro problema quizás las debemos cambiar o usar un método diferente, y la única manera de aprender a hacerlo correctamente es sabiendo lo que hay por detrás.Así que este curso es ideal tanto si eres estudiante universitario y tienes problemas con la asignatura de Estadística, o no tienes tiempo de ir a clase y tienes dificultades para estudiar por tu cuenta, como si necesitas recordar, aprender o ejercitar los conceptos de una manera sencilla, rápida y amena. También puede ser que quieras recordar las bases, porque lo que te interesa es el análisis de datos, o quieres ser Data Scientist, o aprender a usar las técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático), Inteligencia Artificial o Big Data. En ese caso también te servirá este curso porque tiene toda la base necesaria para entender los métodos, los análisis que se le hacen a los datos en la práctica, y es por donde deberías comenzar.En un solo curso tienes todos los temas de Estadística, desde muestreo, probabilidades, variable aleatoria, distribuciones, estimadores, hasta la parte de inferencia estadística que son los intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Poco a poco, con el tiempo he ido añadiendo más temas como análisis de datos agrupados, regresión, etc. Porque este curso se mantiene vivo, con todas las sugerencias y peticiones de mis alumnos. Además tendrás acceso a una comunidad privada para dudas, donde están todos mis estudiantes y puedes preguntarme lo que quieras, y enterarte de las preguntas de los demás.Este curso es fácil seguir de principio a fin. Habrán ejemplos y ejercicios resueltos en pantalla, donde te explico todo paso a paso. Dispondrás de material complementario de fórmulas y propiedades. Al final de cada sección hay preguntas de exámenes tipo test y tipo práctico, y lo mejor es que vienen incluidas las soluciones. Así que si tomas este curso estarás preparado para superar ese examen de Estadística en la universidad o para recordar todos esos conceptos empezando desde cero y poder entender todos los análisis más avanzados que vienen después. Espero que también te motive a seguir profundizando en la bonita e imprescindible rama de las ciencias exactas que es la Estadística.
Overview
Section 1: Antes de comenzar
Lecture 1 Presentación
Lecture 2 Evaluación
Lecture 3 Material del curso para descargar en Github
Lecture 4 Descuentos
Lecture 5 Grupo para dudas
Lecture 6 ¿Cómo formular preguntas en el curso?
Lecture 7 Material extra
Section 2: Introducción
Lecture 8 ¿Cuál es la base de la estadística?
Section 3: Estadística Descriptiva univariada
Lecture 9 Los tres análisis descriptivos fundamentales
Lecture 10 Fórmulas media y varianza (datos agrupados y no agrupados)
Lecture 11 Algo para que sigas adelante…
Lecture 12 Datos agrupados con frecuencias
Lecture 13 Datos agrupados por intervalos
Lecture 14 Cuantiles, Deciles, Percentiles
Lecture 15 Fórmulas cuartiles
Lecture 16 Diagrama de Caja y Bigotes (Boxplot)
Lecture 17 Asimetría
Lecture 18 Asimetría de Pearson
Lecture 19 Coeficiente de Variación
Lecture 20 Ejercicio tablas de frecuencia
Lecture 21 Ejercicio media, mediana, moda, cuartiles, rango intercuartílico y boxplot
Lecture 22 [NUEVO] Ejercicio sobre coeficientes de asimetría
Lecture 23 Ejercicios descriptiva univariada + Soluciones
Section 4: Estadística Descriptiva bivariada
Lecture 24 Tablas de doble entrada
Lecture 25 Relación entre dos variables
Lecture 26 Covarianza
Lecture 27 Correlación
Lecture 28 Algo para que sigas adelante…
Lecture 29 Introducción a la regresión lineal
Lecture 30 Más contenido de regresión en la Sección 11
Lecture 31 Resumen fórmulas regresión
Lecture 32 Ejercicios descriptiva bivariada + Soluciones
Section 5: Probabilidades
Lecture 33 Espacio muestral, suceso aleatorio y operaciones entre sucesos
Lecture 34 Concepto de Probabilidad y Ejemplos
Lecture 35 Probabilidad condicionada
Lecture 36 Teorema Probabilidad Total y Bayes
Lecture 37 Algo para que sigas adelante…
Lecture 38 Ejercicio probabilidad de la intersección
Lecture 39 Ejercicio probabilidad condicionada de sacar una bola
Lecture 40 Ejercicio Teorema de Bayes y probabilidad total
Lecture 41 Ejercicio independencia probabilidad de componentes conectados
Lecture 42 Otra vía de solución del ejercicio anterior
Lecture 43 [NUEVO] ¿Elon Musk tiene COVID-19? Usemos el Teorema de Bayes
Lecture 44 Recopilación de ejercicios resueltos de probabilidades
Section 6: Distribuciones
Lecture 45 Distribución de una variable aleatoria discreta
Lecture 46 Distribución de una variable aleatoria continua
Lecture 47 Propiedades Valor Esperado y Varianza
Lecture 48 Distribución Bernoulli y Binomial
Lecture 49 Otra vía de solución del ejercicio anterior
Lecture 50 Distribución de Poisson
Lecture 51 Distribución Uniforme
Lecture 52 ¿Cómo hallar el valor esperado y la varianza de una Uniforme[a,b]?
Lecture 53 Distribución Exponencial
Lecture 54 Distribución Normal: propiedades
Lecture 55 Distribución Normal: uso de tablas
Lecture 56 Distribuciones t-student, chi-cuadrado y F de Fisher-Snedecor
Lecture 57 Algo para que sigas adelante…
Lecture 58 Ejercicio variable aleatoria discreta
Lecture 59 Ejercicio binomial: cálculo de probabilidades
Lecture 60 Ejercicio distribución uniforme: densidad, distribución, probabilidad
Lecture 61 Ejercicio distribución uniforme: costo y beneficio
Lecture 62 Ejercicio distribución uniforme: probabilidades
Lecture 63 Ejercicios Distribuciones + Soluciones
Section 7: Más ejercicios sobre Probabilidades y Estadística
Lecture 64 Más ejercicios sobre Probabilidades y Estadística
Section 8: Estimación
Lecture 65 Introducción: ¿qué es un estimador?
Lecture 66 Estimador media muestral
Lecture 67 Estimadores varianza y cuasivarianza muestrales
Lecture 68 Estimador proporción muestral
Lecture 69 Propiedades de los estimadores
Lecture 70 Ejercicio # 1 sobre propiedades de los estimadores
Lecture 71 Ejercicio # 2 sobre propiedades de estimadores
Lecture 72 Método de los Momentos
Lecture 73 Método de Máxima Verosimilitud
Lecture 74 Propiedades de los logaritmos y potencias
Lecture 75 Propiedades de las derivadas
Lecture 76 Algo para que sigas adelante…
Lecture 77 Ejercicio valor esperado de sacar cara en una moneda
Lecture 78 Ejercicio del dado, distribución, media, varianza y desviación estándar
Lecture 79 [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil p de la Binomial
Lecture 80 [NUEVO] Ejercicio propiedades del estimador máximo verosímil p de la Binomial
Lecture 81 [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil media de la Normal
Lecture 82 [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil varianza de la Normal
Lecture 83 [NUEVO] Ejercicio estimador máximo verosímil media de la Poisson
Lecture 84 [NUEVO] Ejercicio propiedades del estimador máximo verosímil media de la Poisson
Lecture 85 Ejercicios Estimación + Soluciones
Section 9: [NUEVO] Libro de apoyo sobre Inferencia Estadística
Lecture 86 Libro Inferencia Estadística
Section 10: Intervalos de Confianza
Lecture 87 Introducción a los Intervalos de Confianza para un parámetro. Método pivote
Lecture 88 Ejemplo Intervalo de confianza para la media
Lecture 89 Ejercicio Intervalo de confianza para la media
Lecture 90 Ejercicio Intervalo de confianza para la varianza
Lecture 91 Tablas chi-cuadrado
Lecture 92 Ejercicio Intervalo de confianza para la proporción
Lecture 93 Tablas de las funciones pivote para ICs de un parámetro
Lecture 94 Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de medias
Lecture 95 Tabla t-student ampliada
Lecture 96 Algo para que sigas adelante…
Lecture 97 Ejercicio Intervalo de confianza para comparación de medias
Lecture 98 Tabla F-Fisher
Lecture 99 Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de varianzas
Lecture 100 Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de proporciones
Lecture 101 Tablas de las funciones pivote para IC de dos parámetros
Lecture 102 Ejercicios Intervalos de Confianza + Soluciones
Section 11: Contrastes de Hipótesis paramétricos
Lecture 103 Introducción
Lecture 104 Contrastes para un parámetro: Metodología
Lecture 105 Formulario CH un parámetro
Lecture 106 Ejercicio contraste para la media
Lecture 107 Ejercicio p-valor
Lecture 108 Algo para que sigas adelante…
Lecture 109 Ejercicio contraste para la varianza
Lecture 110 Contraste para dos parámetros: Metodología y Ejercicio resuelto
Lecture 111 Formulario CH dos parámetros
Lecture 112 Ejercicios CH Paramétricos + Soluciones
Section 12: Contrastes de Hipótesis no paramétricos
Lecture 113 Ajuste Chi-cuadrado de Pearson
Lecture 114 Ejercicio contraste no paramétrico
Lecture 115 Ajuste Kolmogorov-Smirnov
Lecture 116 Ejercicio contraste de distribución
Lecture 117 Ejercicios CH no paramétricos + Soluciones
Section 13: Regresión lineal
Lecture 118 Introducción al modelo de regresión
Lecture 119 El modelo de regresión
Lecture 120 Regresión lineal simple – Método de mínimos cuadrados
Lecture 121 Ejemplo e Interpretación de los coeficientes
Lecture 122 Propiedades de los estimadores MCO (OLS)
Lecture 123 Coeficiente de determinación R2
Lecture 124 Algo para que sigas adelante…
Lecture 125 Inferencia en regresión lineal simple
Lecture 126 Análisis de los residuos o diagnosis
Lecture 127 Regresión lineal múltiple
Lecture 128 [NUEVO] Ejercicio regresión lineal simple
Section 14: Más ejercicios resueltos sobre Inferencia
Lecture 129 Más ejercicios resueltos sobre Inferencia
Section 15: Ejemplo de examen
Lecture 130 [NUEVO] Ejercicio de examen completo sobre Inferencia
Section 16: Material complementario gratuito
Lecture 131 Material complementario gratuito
Section 17: BONUS
Lecture 132 Lo has logrado!
Lecture 133 Recopilación de ejercicios resueltos de todos los temas y soluciones
Lecture 134 Tu regalo: descuentos y tres libros gratis
Estudiantes universitarios que quieran complementar el contenido de la asignatura Estadística que usualmente se imparte en 1er y/o 2do año de carrera.,Estudiantes que quizás no puedan asistir a clase por estar trabajando.,Estudiantes que necesiten ejemplos de ejercicios resueltos de cada uno de los temas.,Científicos, ingenieros e investigadores que necesiten recordar y profundizar el contenido del curso.,Personas que se quieren iniciar en al análisis de datos pero necesitan una base de Estadística
Course Information:
Udemy | Español | 14h 46m | 6.39 GB
Created by: Elisa Cabana Garceran del Vall
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