Estadística descriptiva e inferencial con R

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INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

Bienvenidos a nuestro curso “Estadística Descriptiva e Inferencial con R”. En este curso, nos adentraremos en los principios fundamentales que nos permiten interpretar y analizar datos de manera efectiva, esenciales en Data Science, negocios, investigación científica y muchos otros campos. Aprenderás desde cero los conceptos clave de Estadística Descriptiva e Inferencial y cómo aplicarlos usando R, un software libre y el lenguaje de programación más utilizado por estadísticos y analistas.

LA RELEVANCIA DE LA ESTADÍSTICA

La estadística es crucial para comprender la variabilidad en los datos, identificar tendencias, y tomar decisiones fundamentadas basadas en la información disponible. Desde analizar el rendimiento de una empresa hasta predecir comportamientos en fenómenos naturales, la estadística nos ofrece las herramientas necesarias para extraer conocimiento significativo de conjuntos de datos.

Por otro lado, el análisis de datos nos permite cuantificar la incertidumbre y evaluar riesgos. Desde determinar la probabilidad de ocurrencia de un evento hasta modelar procesos estocásticos, la probabilidad y el análisis de datos son esenciales en la toma de decisiones bajo incertidumbre. A través de este curso, aprenderás a utilizar estas técnicas para mejorar la precisión en la interpretación de resultados y pronósticos.

VENTAJAS DE TOMAR ESTE CURSO

Tomar este curso te capacitará para analizar datos de manera crítica y tomar decisiones basadas en evidencia sólida en lugar de conjeturas. Además, al comprender la variabilidad y las incertidumbres en los datos, podrás mejorar la precisión en la interpretación de resultados y pronósticos.

Al finalizar el curso, no solo habrás ampliado tu conjunto de habilidades, sino que también tendrás una comprensión más profunda del mundo que nos rodea, lo cual te permitirá tomar decisiones más informadas y eficaces en todas las áreas de tu vida. Este curso está diseñado para todos, sin importar tu nivel previo de conocimiento en estadística, asegurando que adquieras las habilidades necesarias para enfrentarte a los desafíos actuales en el análisis de datos utilizando R, el lenguaje de programación más utilizado por estadísticos y analistas.

METODOLOGÍA

Nuestro curso “Estadística Descriptiva e Inferencial con R” se desarrolla en modalidad online, con una duración total de 7 horas y 17 minutos, diseñado para proporcionarte una experiencia educativa flexible y accesible desde cualquier lugar. A través de nuestra plataforma virtual interactiva, tendrás acceso a una amplia gama de recursos educativos. Esto incluye material didáctico detallado para guiar tu aprendizaje, vídeos explicativos que cubren tanto la teoría estadística como la aplicación práctica en R, y evaluaciones prácticas para consolidar tus conocimientos.

Durante todo el curso, nuestros instructores experimentados estarán disponibles para resolver tus dudas y ofrecerte orientación personalizada. Podrás interactuar con otros estudiantes en foros de discusión, facilitando el intercambio de conocimientos y experiencias entre la comunidad de aprendizaje. Esta metodología no solo te permite aprender a tu propio ritmo, sino que también te brinda la flexibilidad necesaria para adaptar tus sesiones de estudio a tu horario y compromisos personales.

Las evaluaciones prácticas integradas te ayudarán a aplicar lo aprendido y a recibir retroalimentación constructiva, asegurando que puedas mejorar continuamente tus habilidades en análisis de datos con R. Al finalizar el curso, recibirás un certificado que validará tu competencia en estadística y análisis de datos utilizando esta poderosa herramienta.

PLAN DE FORMACIÓN

Módulo 1: Introducción a la Estadística

Unidad 1: ¿Por qué estudiar estadística?

1.1. ¿Cómo puede la estadística ayudar a tomar decisiones informadas en diversas áreas profesionales?
1.2. ¿Qué papel juega la estadística en el análisis de datos y la interpretación de resultados?

Unidad 2: Áreas de la Estadística y Uso de la Computadora

1.1. ¿Cuáles son las principales áreas de la estadística y cómo se aplican en la práctica?
1.2. ¿De qué manera el uso de la computadora ha revolucionado el campo de la estadística?

Módulo 2: Introducción a R

Unidad 1: Presentación y Configuración de R

1.1. ¿Cuáles son los pasos necesarios para instalar y configurar R en tu computadora?
1.2. ¿Por qué es importante familiarizarse con la interfaz de RStudio?

Unidad 2: Primeros pasos con R

1.1. ¿Cómo crear y ejecutar un script básico en R?
1.2. ¿Qué son los objetos en R y cómo se utilizan?

Unidad 3: Aritmética básica con R

1.1. ¿Cómo realizar operaciones aritméticas básicas en R?
1.2. ¿Cuál es la diferencia entre los operadores aritméticos y los operadores relacionales en R?

Unidad 4: Medidas de Tendencia Central en Excel

1.1. ¿Cómo calcular la media, mediana y moda en Excel?
1.2. ¿Qué ventajas ofrece Excel para la realización de cálculos estadísticos básicos?

Módulo 3: Concepto de Estadística y Recogida de datos

Unidad 1: Definiciones básicas

1.1. ¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial?
1.2. ¿Qué se entiende por población y muestra en el contexto estadístico?

Unidad 2: Variables

1.1. ¿Cómo se clasifican las variables en estadística?
1.2. ¿Qué diferencia hay entre una variable cuantitativa y una cualitativa?

Unidad 3: Muestreo – Recogida de datos

1.1. ¿Cuáles son las principales técnicas de muestreo?
1.2. ¿Por qué es crucial la correcta recogida de datos en un estudio estadístico?

Módulo 4: Estadística Descriptiva

Unidad 1: Distribución de las variables

1.1. ¿Qué es una distribución de frecuencias y cómo se interpreta?
1.2. ¿Cómo se pueden identificar sesgos en la distribución de una variable?

Unidad 2: Representación gráfica de las frecuencias

1.1. ¿Qué tipos de gráficos son más útiles para representar distribuciones de frecuencia?
1.2. ¿Cómo se puede interpretar un histograma?

Unidad 3: Estadísticos

1.1. ¿Cuáles son las medidas de tendencia central y por qué son importantes?
1.2. ¿Qué son las medidas de dispersión y cómo se calculan?

Unidad 4: Estadística bidimensional – Relación de variables

1.1. ¿Qué métodos se utilizan para analizar la relación entre dos variables?
1.2. ¿Cómo se interpreta una correlación entre dos variables?

Módulo 5: Estadística Descriptiva con R

Unidad 1: Tipo de datos

1.1. ¿Cómo identificar y manejar diferentes tipos de datos en R?
1.2. ¿Qué funciones de R se utilizan para convertir tipos de datos?

Unidad 2: Filtrado de datos

1.1. ¿Cómo se pueden filtrar datos en R usando condiciones específicas?
1.2. ¿Qué paquetes en R son útiles para la manipulación y filtrado de datos?

Unidad 3: Representaciones gráficas con R

1.1. ¿Cómo crear un histograma en R?
1.2. ¿Qué opciones ofrece R para personalizar gráficos?

Unidad 4: Medidas estadísticas con R

1.1. ¿Cómo calcular la media, mediana y desviación estándar en R?
1.2. ¿Qué funciones de R se utilizan para obtener medidas de dispersión?

Unidad 5: Estadística bidimensional – Relación variables – Modelo Regresión con R

1.1. ¿Cómo se realiza un análisis de correlación en R?
1.2. ¿Qué pasos seguir para ajustar un modelo de regresión lineal en R?

Módulo 6: Distribuciones de Probabilidad

Unidad 1: Distribuciones Discretas

1.1. ¿Qué características tienen las distribuciones de probabilidad discretas?
1.2. ¿Cómo se aplica la distribución binomial en problemas prácticos?

Unidad 2:Distribuciones Continuas

1.1. ¿Qué diferencia hay entre distribuciones discretas y continuas?
1.2. ¿Cómo se utiliza la distribución normal en estadística?

Módulo 7: Distribuciones de Probabilidad con R

Unidad 1: Distribuciones de probabilidad en R

1.1. ¿Cómo generar valores aleatorios de una distribución normal en R?
1.2. ¿Qué funciones de R se utilizan para trabajar con la distribución binomial?

Unidad 2:Distribuciones de probabilidad percentiles

1.1. ¿Cómo calcular percentiles de una distribución en R?
1.2. ¿Qué importancia tienen los percentiles en el análisis de datos?

Unidad 3:Simulación de muestras

1.1. ¿Cómo se puede simular una muestra aleatoria en R?
1.2. ¿Qué técnicas de simulación son útiles para la validación de modelos estadísticos?

Módulo 8: Estadística Inferencial

Unidad 1: Estimación Intervalos de Confianza

1.1. ¿Qué es un intervalo de confianza y cómo se interpreta?
1.2. ¿Cómo se calcula un intervalo de confianza para la media?

Unidad 2: Contrastes de hipótesis

1.1. ¿Qué pasos seguir para realizar un contraste de hipótesis?
1.2. ¿Cuál es la diferencia entre errores tipo I y tipo II?

Módulo 9: Estadística Inferencial con R

Unidad 1: Introducción a la estimación puntual en R

1.1. ¿Cómo se calcula una estimación puntual en R?
1.2. ¿Qué funciones de R son útiles para la estimación puntual?

Unidad 2: Introducción a la estimación por intervalos de confianza en R

1.1. ¿Cómo calcular un intervalo de confianza en R?
1.2. ¿Qué paquetes de R se utilizan para realizar estimaciones por intervalos?

Unidad 3: Contrastes para la media (función t.test)

1.1. ¿Cómo realizar un t.test para una muestra en R?
1.2. ¿Qué información proporciona la función t.test en R?

Unidad 4: Contrastes de hipótesis

1.1. ¿Cómo realizar un contraste de hipótesis en R?
1.2. ¿Qué pasos seguir para interpretar los resultados de un contraste de hipótesis en R?

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