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Fundamentos de Estadística Inferencial en R
Introducción y conceptos principales
1.1 Introducción al módulo (0:58)
Materiales a utilizar
1.2 Población y muestra (11:47)
1.3 Pruebas de hipótesis (4:35)
1.4 Teorema del límite central (4:07)
1.5 Demostración teorema del límite central (9:21)
Muestreo, remuestreo y simulación
2.1 Muestreo probabilístico (4:26)
2.2 Muestreo aleatorio simple (3:28)
2.3 Muestreo sistemático (5:21)
2.4 Muestreo estratificado (4:53)
2.5 Muestreo de conglomerados (4:04)
2.6 Remuestreo con bootstrap (11:14)
2.7 Remuestreo con bootstrap en R (13:32)
2.8 Simulación de variables continuas y categóricas (14:04)
2.9 Simulación de Montecarlo (5:10)
2.10 Simulación de Montecarlo en R (17:20)
Hipótesis
3.1 Pruebas de hipótesis (6:40)
3.2 Ejemplos de tipos de hipótesis (8:12)
3.3 Errores tipo I y II (5:48)
3.4 Región crítica (6:09)
3.5 Prueba Z (8:56)
3.6 Ejemplo Prueba Z (16:42)
3.7 Prueba Z en R una cola (20:39)
3.8 Prueba Z en R dos colas (7:26)
3.9 P values (7:38)
3.10 P values en R (28:02)
3.11 Prueba T (3:26)
3.12 Prueba T en R (13:14)
3.12 Prueba de una muestra para proporciones de la población (6:50)
3.13 Prueba de equivalencia de variancias (3:17)
3.14 Prueba de diferencia entre dos medias de poblaciones (1:57)
3.15 Prueba Z diferencia de medias en R (11:08)
3.16 Prueba T diferencia de medias con variancias iguales en R (12:26)
3.17 Prueba T diferencia de medias con variancias desiguales en R (12:30)
3.18 Prueba T muestras pareadas en R (5:44)
Intervalos de confianza
4.1 Intervalos de confianza (13:02)
4.2 Cálculo de intervalos de confianza en R (8:12)
Pruebas de bondad de ajuste
5.1 Pruebas de bondad de ajuste (0:46)
5.2 Test chi cuadrado (6:56)
5.3 Test de Kolmogorov-Smirnov (4:52)
5.4 Test de normalidad de Anderson-Darling (4:23)
5.5 Test de Shapiro-Wilk (3:31)
5.6 Test D'Agostino-Pearson (5:05)
Análisis de variancia
6.1 ANOVA (9:25)
Práctica final y cierre del curso
7.1 Práctica final
7.2 Fin del curso y próximos pasos
5.4 Test de normalidad de Anderson-Darling
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