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Fundamentos de Probabilidad con Python
Introducción a Probabilidades
1.1 Conceptos Iniciales de Probabilidad (4:10)
1.2 Creación de Función para Calcular la Probabilidad (4:49)
1.3 Permutaciones y Combinatorias (4:49)
1.4 Eventos dependientes e independientes (7:09)
1.5 Eventos mutuamente excluyentes y no mutuamente excluyentes (7:22)
Distribuciones de Probabilidad
2.1 Distribución Binomial (11:35)
2.2 Distribución Binomial - Ejemplo 2 (2:37)
2.3 Distribución Hipergeométrica (4:53)
2.4 Distribución de Poisson (4:08)
2.5 Distribución Exponencial (3:25)
2.6 Distribución Uniforme (3:33)
2.7 Distribución Normal (6:22)
Probabilidad Condicional y Teorema de Bayes
3.1 Creación de la tabla de eventos agrupados (6:53)
3.2 Cálculo de la Probabilidad Condicional (4:21)
3.3 Fórmula del Teorema de Bayes (3:11)
3.4 Obtener la Función de Distribución con el Teorema de Bayes (7:47)
3.5 Comparar Distribuciones de Probabilidad (7:55)
Determinar la Distribución de Probabilidad de mis Datos
4.1 Exploración inicial de los datos (4:30)
4.2 Preparar la función de evaluación de distribuciones (4:42)
4.3 Evaluar la distribución de una variable (3:14)
4.4 Evaluar gráficamente la distribución de una variable (3:10)
4.5 Evaluar una segunda variable (2:27)
Trabajar con Desigualdades cuando se desconoce la distribución
5.1 Probabilidades mediante desigualdad de Markov (5:07)
5.2 Probabilidades mediante desigualdad de Chebyshev (3:13)
Proyecto Final del Curso
Instrucciones del proyecto final
1.5 Eventos mutuamente excluyentes y no mutuamente excluyentes
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