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Estad铆stica de cero a experto
Introducci贸n al curso
Bienvenidos
Material del Curso
Introducci贸n a la Estad铆stica
驴Cu谩l es la base de la estad铆stica? (7:16)
Estad铆stica Descriptiva univariada
Los tres an谩lisis descriptivos fundamentales (12:29)
F贸rmulas media y varianza (datos agrupados y no agrupados)
Datos agrupados con frecuencias (10:08)
Datos agrupados por intervalos (7:00)
Cuantiles, Deciles, Percentiles (26:54)
F贸rmulas cuartiles
Diagrama de Caja y Bigotes (Boxplot) (9:15)
Asimetr铆a (4:47)
Asimetr铆a de Pearson
Coeficiente de Variaci贸n
Ejercicio tablas de frecuencia (16:17)
Ejercicio media, mediana, moda, cuartiles, rango intercuart铆lico y boxplot (14:50)
Ejercicio resuelto asimetr铆a
Ejercicios descriptiva univariada + Soluciones
Ejercicios pr谩cticos sobre Estad铆stica Descriptiva
Ejercicio 1 (46:58)
Ejercicio 2 (39:20)
Ejercicio 3 (6:00)
Ejercicio 4 (14:47)
Ejercicio 5 (37:05)
Ejercicio 6 (11:22)
Ejercicio 7 (12:55)
Ejercicio 8 (22:41)
Ejercicio 9 (3:42)
Ejercicio 10 (2:25)
Ejercicio 11 (34:09)
Estad铆stica Descriptiva bivariada
Tablas de doble entrada (13:20)
Relaci贸n entre dos variables (8:29)
Covarianza (9:46)
Correlaci贸n (13:05)
Introducci贸n a la regresi贸n lineal (5:58)
Resumen f贸rmulas regresi贸n
Ejercicios descriptiva bivariada + Soluciones
Ejercicios pr谩cticos sobre Estad铆stica Bivariada y Regresi贸n
Ejercicio 1 (9:34)
Ejercicio 2 (22:33)
Ejercicio 3 (18:41)
Ejercicio 4 (4:32)
Ejercicio 5 (6:17)
Ejercicio 6 (13:49)
Ejercicio 7 (8:22)
Probabilidades
Espacio muestral, suceso aleatorio y operaciones entre sucesos (13:07)
Concepto de Probabilidad y Ejemplos (13:32)
Probabilidad condicionada (10:21)
Teorema Probabilidad Total y Bayes (22:02)
Ejercicio probabilidad de la intersecci贸n (6:29)
Ejercicio probabilidad condicionada de sacar una bola (8:26)
Ejercicio Teorema de Bayes y probabilidad total (12:10)
Ejercicio independencia probabilidad de componentes conectados (18:30)
Otra v铆a de soluci贸n del ejercicio anterior
驴Elon Musk tiene COVID-19? Usemos el Teorema de Bayes (25:38)
Recopilaci贸n de ejercicios resueltos de probabilidades
Ejercicios pr谩cticos sobre Probabilidades
Ejercicio 1 (7:25)
Ejercicio 2 (4:04)
Ejercicio 3 (7:34)
Ejercicio 4 (8:14)
Ejercicio 5 (5:24)
Ejercicio 6 (4:13)
Ejercicio 7 (5:02)
Ejercicio 8 (10:27)
Ejercicio 9 (5:54)
Ejercicio 10 (5:31)
Ejercicio 11 (3:16)
Ejercicio 12 (5:48)
Ejercicio 13 (13:32)
Ejercicio 14 (5:42)
Ejercicio 15 (5:32)
Ejercicio 16 (2:46)
Ejercicio 17 (12:01)
Ejercicio 18 (8:07)
Ejercicio 19 (13:19)
Ejercicio 20 (11:10)
Ejercicio 21 (16:11)
Ejercicio 22 (8:52)
Distribuciones
Distribuci贸n de una variable aleatoria discreta (11:05)
Distribuci贸n de una variable aleatoria continua (5:13)
Propiedades Valor Esperado y Varianza
Distribucion Bernoulli y Binomial (15:00)
Otra v铆a de soluci贸n del ejercicio anterior
Distribuci贸n de Poisson (6:43)
Distribuci贸n Uniforme (7:35)
驴C贸mo hallar el valor esperado y la varianza de una Uniforme[a,b]?
Distribuci贸n Exponencial (8:35)
Distribuci贸n Normal: propiedades (9:39)
Distribuci贸n Normal: uso de tablas (12:20)
Distribuciones t-student, chi-cuadrado y F de Fisher-Snedecor (13:34)
Ejercicio variable aleatoria discreta (32:31)
Ejercicio binomial: c谩lculo de probabilidades (18:15)
Ejercicio distribuci贸n uniforme: densidad, distribuci贸n, probabilidad (11:35)
Ejercicio distribuci贸n uniforme: costo y beneficio (6:09)
Ejercicio distribuci贸n uniforme: probabilidades (11:21)
Ejercicios Distribuciones + Soluciones
Ejercicios pr谩cticos sobre Variable Aleatoria
Ejercicio 1 (11:00)
Ejercicio 2 (5:53)
Ejercicio 3 (22:03)
Ejercicio 4 (10:39)
Ejercicio 5 (15:45)
Ejercicio 6 (26:13)
Ejercicio 7 (17:15)
Ejercicio 8 (11:21)
Ejercicio 9 (13:36)
Ejercicio 10 (12:35)
Ejercicios pr谩cticos sobre Distribuciones
Ejercicio 1 (9:50)
Ejercicio 2 (16:47)
Ejercicio 3 (7:08)
Ejercicio 4 (13:29)
Ejercicio 5 (10:26)
Ejercicio 6 (7:17)
Ejercicio 7 (8:58)
Ejercicio 8 (11:01)
Ejercicio 9 (9:29)
Ejercicio 10 (12:33)
Ejercicio 11 (4:57)
Ejercicio 12 (8:59)
Ejercicio 13 (12:44)
Ejercicio 14 (13:52)
Ejercicio 15 (12:37)
Libro de apoyo sobre Inferencia Estad铆stica
Libro Inferencia Estad铆stica
Estimaci贸n
Introducci贸n: 驴qu茅 es un estimador? (4:26)
Estimador media muestral (12:33)
Estimadores varianza y cuasivarianza muestrales (6:09)
Estimador proporci贸n muestral (3:06)
Propiedades de los estimadores (12:15)
Ejercicio # 1 sobre propiedades de los estimadores (7:42)
Ejercicio # 2 sobre propiedades de estimadores (5:52)
M茅todo de los Momentos (5:47)
M茅todo de M谩xima Verosimilitud (11:28)
Propiedades de los logaritmos y potencias
Propiedades de las derivadas
Ejercicio estimador m谩ximo veros铆mil p de la Binomial (21:03)
Ejercicio propiedades del estimador m谩ximo veros铆mil p de la Binomial (7:51)
Ejercicio estimador m谩ximo veros铆mil media de la Normal (13:12)
Ejercicio estimador m谩ximo veros铆mil varianza de la Normal (6:41)
Ejercicio estimador m谩ximo veros铆mil media de la Poisson (6:15)
Ejercicio propiedades del estimador m谩ximo veros铆mil media de la Poisson (4:05)
Ejercicios Estimaci贸n + Soluciones
Ejercicios pr谩cticos sobre Estimaci贸n
Ejercicio 1 (11:02)
Ejercicio 2 (14:53)
Ejercicio 3 (12:40)
Ejercicio 4 (5:34)
Ejercicio 5 (10:04)
Ejercicio 6 (10:49)
Ejercicio 7 (3:11)
Ejercicio 8 (17:03)
Ejercicio 9 (19:35)
Ejercicio 10 (19:34)
Intervalos de Confianza
Introducci贸n a los Intervalos de Confianza para un par谩metro. M茅todo pivote (3:47)
Ejemplo Intervalo de confianza para la media (10:57)
Ejercicio Intervalo de confianza para la media (9:00)
Ejercicio Intervalo de confianza para la varianza (18:43)
Tablas chi-cuadrado
Ejercicio Intervalo de confianza para la proporci贸n (6:47)
Tablas de las funciones pivote para ICs de un par谩metro
Intervalos de Confianza para dos par谩metros: comparaci贸n de medias (7:30)
Tabla t-student ampliada
Ejercicio Intervalo de confianza para comparaci贸n de medias (14:23)
Tabla F-Fisher
Intervalos de Confianza para dos par谩metros: comparaci贸n de varianzas (5:35)
Intervalos de Confianza para dos par谩metros: comparaci贸n de proporciones (6:18)
Tablas de las funciones pivote para IC de dos par谩metros
Ejercicios Intervalos de Confianza + Soluciones
Ejercicios pr谩cticos sobre Intervalos de Confianza
Ejercicio 1 (29:27)
Ejercicio 2 (7:12)
Ejercicio 3 (4:52)
Ejercicio 4 (6:51)
Ejercicio 5 (14:52)
Ejercicio 6 (17:19)
Ejercicio 7 (4:48)
Contrastes de Hip贸tesis param茅tricos
Introducci贸n (3:08)
Contrastes para un par谩metro: Metodolog铆a (11:38)
Formulario CH un par谩metro
Ejercicio contraste para la media (6:44)
Ejercicio p-valor (8:03)
Ejercicio contraste para la varianza (4:50)
Contraste para dos par谩metros: Metodolog铆a y Ejercicio resuelto (10:17)
Formulario CH dos par谩metros
Ejercicios CH Param茅tricos + Soluciones
Ejercicios pr谩cticos sobre Contrastes de Hip贸tesis
Ejercicio 1 (38:41)
Ejercicio 2 (12:18)
Ejercicio 3 (9:23)
Ejercicio 4 (11:41)
Ejercicio 5 (10:59)
Ejercicio 6 (14:51)
Ejercicio 7 (14:18)
Contrastes de Hip贸tesis no param茅tricos
Ajuste Chi-cuadrado de Pearson (8:42)
Ejercicio contraste no param茅trico (6:26)
Ajuste Kolmogorov-Smirnov (3:03)
Ejercicio contraste de distribuci贸n (7:14)
Ejercicios CH no param茅tricos + Soluciones
Regresi贸n lineal
Introducci贸n al modelo de regresi贸n (7:24)
El modelo de regresi贸n (9:17)
Regresi贸n lineal simple - M茅todo de m铆nimos cuadrados (5:34)
Ejemplo e Interpretaci贸n de los coeficientes (4:21)
Propiedades de los estimadores MCO (OLS) (1:56)
Coeficiente de determinaci贸n R2 (3:55)
Inferencia en regresi贸n lineal simple (7:29)
An谩lisis de los residuos o diagnosis (2:06)
Regresi贸n lineal m煤ltiple (10:52)
Ejercicio regresi贸n lineal simple (27:17)
Ejercicios pr谩cticos sobre Regresi贸n Lineal
Ejercicio 1 (28:19)
Ejercicio 2 (12:45)
Ejercicio 3 (4:34)
Ejercicio 4 (16:53)
Ejercicio 5 (10:16)
Ejercicio 6 (13:31)
Ejemplo de examen
Ejercicio de examen completo sobre Inferencia (32:59)
Recopilaci贸n de ejercicios resueltos de todos los temas y soluciones
Introducci贸n a la estad铆stica no param茅trica
Libro de estad铆stica no param茅trica
Introducci贸n a la estad铆stica no param茅trica (24:56)
An谩lisis de distribuciones (12:24)
An谩lisis de distribuciones en Python (18:17)
An谩lisis de distribuciones en grupos en Python (9:16)
Homogeneidad de varianzas: Levene Test (9:15)
Homogeneidad de varianzas Levene Test en Python (6:31)
An谩lisis de distribuciones en R (10:54)
An谩lisis de distribuciones en grupos en R (6:01)
Homogeneidad de varianzas Levene Test en R (5:25)
Mann-Whitney: 2 grupos independientes
Prueba de Mann-Whitney (19:57)
Mann-Whitney Ejemplo 1 Python (11:03)
Mann-Whitney Ejemplo 2 Python (5:13)
Mann-Whitney Ejemplo 3 R (6:33)
Mann-Whitney Ejemplo 4 R (5:24)
Kruskall-Wallis: 3 o m谩s grupos independientes
Prueba de Kruskall-Wallis (17:40)
Kruskall-Wallis: Ejemplo de drogas en Python (9:58)
Kruskall-Wallis: Ejemplo de drogas en R (9:16)
Wilcoxon: 2 grupos relacionados
Prueba de Wilcoxon (12:10)
Wilcoxon: Ejemplo Python (4:19)
Wilcoxon: Ejemplo R (5:16)
Friedman: 3 o m谩s grupos relacionados
Prueba de Friedman (10:14)
Friedman: Ejemplo Python (5:26)
Friedman: Ejemplo R (6:17)
Correlaci贸n no param茅trica de Spearman
Coeficiente de correlaci贸n rho de Spearman (11:56)
Spearman: Ejemplo 1 Python (5:16)
Spearman: Ejemplo 2 Python (6:45)
Spearman: Ejemplo 3 R (4:25)
Spearman: Ejemplo 4 R (6:26)
Gr谩ficos no param茅tricos
Boxplot (8:05)
Boxplots en Python (8:00)
Boxplots en R (8:11)
Estad铆stica bayesiana: conceptos b谩sicos y libro
Distribuci贸n conjunta, marginal y condicional (8:50)
Distribuci贸n Bernoulli (7:52)
M谩xima verosimilitud (14:30)
Ejemplo: ratio de cliqueo campa帽as de marketing (3:47)
Estimaci贸n m谩ximo veros铆mil - Normal (13:30)
Distribuci贸n de los estimadores (7:26)
Funci贸n de Distribuci贸n (9:48)
Percentiles (8:49)
Python: Ejercicio de probabilidades con distribuciones (8:05)
Resumen de conceptos b谩sicos (5:03)
Descarga tu Libro de Regalo
Introducci贸n a la estad铆stica bayesiana
Introducci贸n a la estad铆stica bayesiana (2:13)
Probabilidad frecuentista vs bayesiana (12:08)
Probabilidad condicional (4:49)
Diagramas de Venn (9:13)
Diagramas de 脕rbol (7:58)
C贸mo hallar probabilidades con la tabla de la Normal (12:02)
Probabilidad condicional usando la Normal (7:46)
Contradicciones usando la Normal (9:47)
Teorema de Bayes
Introducci贸n al Teorema de Bayes (10:38)
Ejemplo Daniel Kahneman (9:11)
Puzzle de Bayes (11:33)
Python: Soluci贸n al puzzle de Bayes (9:06)
Problema de Monty Hall (10:49)
Python: Soluci贸n a Monty Hall (6:31)
Ejercitando el Teorema de Bayes
驴Elon Musk tiene COVID-19? (25:38)
驴C贸mo detectar sms o corrreos spam? (14:18)
El fallo de la alarma (4:46)
驴Cu谩l es la probabilidad de tener c谩ncer? (4:25)
Resultados de las elecciones (15:15)
Inferencia tradicional: A/B Testing
Introducci贸n a las Pruebas A/B (10:30)
Intervalos de Confianza (7:52)
Nivel de Confianza (6:03)
Distribuci贸n de un estimador (12:53)
Razonando la f贸rmula (15:50)
Python: calculando el IC (5:44)
Contrastes de hip贸tesis: ejemplos (9:57)
Significaci贸n estad铆stica (7:09)
P-valor (14:44)
Interpretar el resultado del contraste (2:20)
Otros ejemplos de diferentes contrastes (5:50)
Z-Test 1 media (10:08)
Z-Test 2 medias (6:56)
Z-Test con simulaciones (10:35)
Z-Test con datos reales (6:48)
Resumen (13:49)
Inferencia bayesiana: A/B Testing
El dilema de exploraci贸n / explotaci贸n (13:27)
Aplicaciones del dilema exploraci贸n / explotaci贸n (9:22)
M茅todo Epsilon - Greedy (10:33)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Prueba A/B (10:08)
Actualizar la media (6:14)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Epsilon - Greedy (14:21)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Epsilon Greedy con decaimiento (16:38)
Me虂todo de Valores Iniciales Optimistas (12:21)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Valores Iniciales Optimistas (6:43)
M茅todo UCB1 (20:29)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con UCB1 (5:56)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con UCB2 (4:38)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con UCB1-Tuned (3:25)
M茅todo Bandido Bayesiano - Muestreo de Thompson (21:38)
M茅todo Bandido Bayesiano - Muestreo de Thompson II (18:31)
M茅todo Bayes-UCB (5:40)
Muestreo de Thompson y Bayes-UCB en Python (5:18)
Estad铆stica bayesiana
Tipos de priors (8:27)
Distribuciones conjugadas (2:48)
Distribuciones no informativas o de referencia (4:51)
Estimaciones e intervalos de credibilidad (8:27)
Contrastes de hip贸tesis desde el enfoque bayesiano (5:33)
Muestreo por rechazo (Rejection Sampling) (7:26)
Metropolis Hastings (6:35)
Ejemplo en Python (8:51)
M茅todos bayesianos en Machine Learning
Introducci贸n (6:52)
Naive Bayes (16:06)
Naive Bayes en Python (22:31)
An谩lisis discriminante bayesiano (17:02)
An谩lisis discriminante en Python (8:24)
An谩lisis discriminante regiones y elipses (4:20)
Modelos de Mixtura Gaussiana (Gaussian Mixture Models - GMM) (11:23)
GMM en Python (7:53)
Final del Curso
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Ejercicio p-valor
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