Curso Estadística Inferencial Paramétrica

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11 lecciones • 8 horas

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Curso teórico-práctico donde aprenderás qué son y cómo usar las principales pruebas de hipótesis paramétricas usadas en Ciencia De Datos.

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Al final de este curso habrás aprendido

• Cuáles son los pasos a seguir para aplicar la prueba z, la prueba t o el análisis de varianza 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 y haber tomado el curso Estadística Inferencial: Fundamentos, disponible acá en la Academia Online.

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Contenido

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LAS PRUEBAS DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS

1 – Repaso: las pruebas de hipótesis

2 – Pruebas de normalidad

3 – Pruebas de homocedasticidad

MÓDULO 2: LAS PRUEBAS Z (Z-TEST)

4 – La prueba z de una muestra

5 – La prueba z de dos muestras

MÓDULO 3: LAS PRUEBAS T (T-TEST)

6 – La prueba t de una muestra

7 – La prueba t para muestras independientes

8 – La prueba t pareada

MÓDULO 4: ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)

9 – ANOVA de un factor

10 – ANOVA multifactorial

11 – Pruebas post-hoc en ANOVA

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