Notas de métodos estadísticos
Asignatura
1
Introducción
1.1
Introducción a R y RStudio
1.1.1
¿Qué es R?
1.1.2
¿Qué es RStudio?
1.2
Introducción a Git y GitHub
1.2.1
¿Qué es Git?
1.2.2
¿Qué es GitHub?
1.3
Introducción a Tidyverse
1.3.1
Representación visual del ecosistema Tidyverse
1.3.2
Principales paquetes del Tidyverse
1.3.3
Instalación del Tidyverse en R
1.4
Pasos para publicar un libro
bookdown
en GitHub Pages
1.4.1
Video paso a paso de la publicación del libro en GitHub Pages
2
Reglas de curso y diagnostico
2.1
Reglas de las clases
2.2
Política de evaluación y normas de integridad académica
2.3
Fechas de taller y examenes
2.4
Programación del curso por unidad
2.5
Referencias
2.6
Terminos básicos de la estadística
2.7
Diagnostico de estadística básica
3
Análisis exploratorio de datos (EDA)
3.1
¿Cuándo debo utilizarlo?
3.1.1
Tipos de análisis exploratorio:
3.2
Representación de datos según su naturaleza
3.3
Presentación y análisis de la información en estudios descriptivos
3.4
Análisis explotario con variable respuesta numérica
3.4.1
Contexto de los datos de Walmart
3.4.2
Extracción, transformación y carga (ETL)
3.4.3
Análisis de la variable
weekly_sales
(Target)
3.4.4
Análisis de las variables características (independientes)
3.4.5
Análisis exploratorio bivariado
3.5
Análisis explotario con variable respuesta categórica
3.5.1
Contexto del conjunto de datos de marketing de un banco
3.5.2
Extracción, transformación y carga (ETL)
3.5.3
Análisis de la variable
y
(Target)
3.5.4
Análisis de las variables características (independientes)
3.5.5
Análisis exploratorio bivariado
4
Análisis de estadística paramétrica y no paramétrica
4.1
Comparación de medias entre dos grupos independientes con estadística paramétrica
4.1.1
Condiciones del t-test para muestras independientes
4.1.2
Grados de libertad
4.1.3
Error estándar de la diferencia de medias
4.1.4
Tamaño del Efecto (Effect Size) en comparaciones de medias
4.2
Comparación de medias entre dos grupos pareados con estadística paramétrica
4.2.1
Supuestos del t-test para muestras dependientes
4.3
Comparación de dos grupos independientes con estadística no paramétrica
4.3.1
Fundamento conceptual
4.3.2
Comparación con el test t
4.3.3
Supuestos y condiciones de aplicación
4.4
Comparación de dos grupos pareados con estadística no paramétrica
4.4.1
¿Cuándo se recomienda utilizar esta prueba?
4.5
ANOVA (análisis de varianza para comparar múltiples medias)
4.5.1
Supuestos y formulación de las hipótesis
4.5.2
Sumas de cuadrados y teorema de descomposición
4.5.3
Estimaciones insesgadas de la varianza poblacional
4.5.4
Teorema de contraste para el análisis de varianza
4.5.5
Comparaciones múltiples
4.6
Kruskal–Wallis
4.6.1
Hipótesis del test
4.6.2
Estadístico de prueba
4.6.3
Condiciones del test de Kruskal–Wallis
4.6.4
Comparaciones Post-Hoc
5
Tabla de contingencia
5.1
Tablas de contingencia con dos criterios de clasificación
5.1.1
Prueba de homogeneidad
5.1.2
Prueba de independencia
6
Correlación lineal
6.1
Definiciones y teorema de correlación
6.2
Análisis de correlación simple (dos variables)
6.2.1
Tipos de coeficientes de correlación
6.2.2
Interpretación del coeficiente de correlación
6.2.3
Correlación de Pearson
6.2.4
Correlación de Spearman
6.2.5
Correlación de Kendall
7
Regresión lineal simple
7.1
El modelo de regresión lineal simple (RLS)
7.1.1
Modelo determinista y modelo probabilístico
7.1.2
Supuestos básicos para el modelo de regresión lineal.
7.2
Estimación de los parámetros por minimos cuadrados de
\(\beta_0, \beta_1\)
7.3
Estimación de
\(\sigma^2\)
7.4
Coeficiente de determinación
7.5
Propiedades de estimadores de mínimos cuadrados
7.6
Estimación de invervalos de confianza y prueba de hipótesis para
\(\beta_1, \beta_0\)
y
\(\sigma^2\)
7.6.1
Intervalo de confianza para
\(\beta_1\)
7.6.2
Prueba de hipótesis para
\(\beta_1\)
7.6.3
Intervalo de confianza para
\(\beta_0\)
7.6.4
Prueba de hipótesis para
\(\beta_0\)
7.6.5
Intervalo de confianza para
\(\sigma^2\)
7.6.6
Prueba de hipótesis para
\(\sigma^2\)
7.6.7
ANOVA en regresión lineal
7.6.8
Hipótesis global
Referencias
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