Curso Estadística Inferencial No Paramétrica

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8 lecciones • 4 horas

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Curso teórico-práctico donde aprenderás qué son y cómo usar las principales pruebas de hipótesis no paramétricas usadas en Ciencia De Datos.

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Al final del curso habrás aprendido

• Qué diferencia hay entre aplicar pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas
• Los pasos a seguir para aplicar las principales pruebas de hipótesis no paramétricas a un conjunto de datos
• Cómo implementar estas pruebas en un problema de Ciencia de Datos y con ayuda de Python
• En qué situaciones usar cada una de estas pruebas y cómo interpretar sus resultados en un proyecto de Ciencia De datos

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Requisitos

• Se sugiere tener experiencia en la programación en Python (acá en la Academia encontrarás los cursos Python Nivel Básico, Python Nivel Intermedio y Python Nivel Avanzado)
• Se sugiere haber tomado los cursos Estadística Inferencial: Fundamentos y Estadística Inferencial Paramétrica, disponibles acá en la Academia Online

Contenido

1 – Introducción a la inferencia no paramétrica

2 – Prueba de Wilcoxon de una muestra

3 – Prueba U de Mann-Whitney

4 – Prueba de Wilcoxon para muestras pareadas

5- Prueba de Kruskal-Wallis

6 – Prueba de Dunn

7 – Pruebas Chi-cuadrado y Fisher para variables categóricas

8 – Correlación de Spearman

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