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Curso-Taller Análisis Estadístico con Python
1. Unidad 1: Aspectos Básicos
1.1. Preparación inicial
1.2. Generalidades
1.2.2. Algorítmica
1.2.3. Programación
1.2.4. Python
1.3. Dónde y cómo ejecutar Python
1.4. Jupyter
1.5. Tu primera libreta
1.6. Conclusiones
2. Unidad 2: Python como calculadora
2.1. Variables
2.2. Tipos de datos
2.3. Operaciones lógicas
3. Unidad 3: Fundamentos de programación
3.1. Control de flujo
3.2. Funciones
3.3. Librerías
3.4. Demostración con datos simulados
4. Unidad 4: Aspectos básicos del análisis
4.1. Manejo de datos tabulados
4.2. Palmer Penguins
4.3. Descriptivos básicos
4.4. Visualizaciones
4.5. Inferencia básica
4.6. Fundamentos de modelado estadístico
4.7. Rearreglo de datos
5. Unidad 5: Procedimientos estadísticos frecuentes
5.1. Medidas de rendimiento diagnóstico
5.2. Curvas ROC
5.3. Medidas de asociación y correlación
5.4. Tamaños del efecto
5.5. Tamaños de muestra
5.6. Análisis de Varianza
5.7. Modelos Mixtos
5.8. Regresión logística y GLM en
statsmodels
5.9. Análisis de sobrevida
6. Unidad 6: Actualización e Inferencia Bayesiana
6.1. Actualización de una Proporción
6.2. Pruebas T, parte 1
6.3. Pruebas T, parte 2
6.4. Actualización de una media
6.5. Modelos lineales
6.6. Modelos Mixtos
7. Ejercicios lógicos
7.1. Edad en rango
7.2. IMC
7.3. Muestreo aleatorio
7.4. Número a palabra
7.5. Pares
7.6. Parsing
7.7. Proporción simple
8. Otras lecciones
8.1. Comprensiones en Python
8.2. f-string: Dar formato al texto
9. Recursos
10. Formulario Estadístico Extendido
11. Glosario
12. Bibliografía
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