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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.
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Objetivos
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
A quién va dirigido
Cualquier persona interesada en analizar datos (investigadores, trabajadores de ventas, analistas, estudiantes de ciencias
)
Requisitos
Nivel muy básico de matemáticas y un ordenador
Temario completo de este curso
Introducción al curso
Introducción a la Estadística
¿Por qué estudiar estadística?
Ejemplo en estadística (conejos)
Áreas de la Estadística
Uso de la computadora
Introducción a R
Instalando R
Presentación y Configuración de R
Directorio
Primeros pasos con R
Aritmética básica con R
La ayuda de R
Definiciones básicas
Variables
Recogida de Datos (Muestreo)
Introducción a la Estadística Descriptiva
Distribución de las variables
Tablas de frecuencia
Representación gráfica de las frecuencias I
Representación gráfica de las frecuencias II
Introducción a los estadísticos
ESTADÍSTICOS - Medidas de posición central
ESTADÍSTICOS - Medidas de posición
ESTADÍSTICOS - Medidas de dispersión
Representación gráfica BOX-PLOT (diagrama de caja)
ESTADÍSTICOS - Medidas de forma
Estadística bidimensional - Relación entre variables
BIDIMENSIONAL - Asociación entre variables cualitativas
BIDIMENSIONAL - Asociación entre variables cuantitativas
BIDIMENSIONAL - Modelo de Regresión
Manejo de datos
Importar archivo csv
Tipo de Datos
Recodificación de una variable
Filtrado de datos
Introducción Descriptiva y Tablas de Frecuencia
Representaciones gráficas con R
Medidas estadísticas con R
Box-plot
Estadística bidimensional-Relación variables-Modelo Regresión con R
Introducción a las distribuciones de Probabilidad
Distribuciones Discretas
Distribuciones Continuas
Introducción a las distribuciones de Probabilidad con R
Distribuciones de probabilidad en R
Distribuciones de probabilidad percentiles
Simulación de muestras
Introducción a la Estadística Inferencial
Estimación puntual de parámetros
Estimación Intervalos de Confianza (Introducción)
Estimación por IC de la media
Estimación por IC de la varianza
Estimación por IC de la proporción
Estimación por IC de diferencias
Resumen de la estimación por Intervalos de Confianza
Introducción a los contrastes de hipótesis
Contrastes de hipótesis para la media
Contrastes de hipótesis para la varianza y para la proporción
Introducción a la estimación puntual en R
Estimación puntual de parámetros de una distribución en R
Estimación puntual de parámetros de una distribución Normal en R
Introducción a la estimación por intervalos de confianza en R
Estimación del intervalo de confianza para la media con varianza conocida en R
Estimación del intervalo de confianza para la media con varianza desconocida (R)
Estimación del intervalo de confianza para la varianza en R
Estimación del intervalo de confianza para la proporción en R
Estimación del intervalo de confianza para la diferencia de medias con R
Contrastes para la media (función t.test)
Otros tests para contrastes (varianza, proporción)
Precio a consultar
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250 €
IVA exento
Gratis