Estadística
Analizar datos categóricos
Análisis de una variable categórica
Distribuciones en tablas de contingencia
Tablas de contingencia
Visualizar y comparar datos cuantitativos
Describir y comparar distribuciones
Histogramas
Describir y comparar distribuciones
Gráficos de mosaicos
Gráficos de puntos
Diagramas de tallo y hojas
Tablas de frecuencia
Resumir datos cuantitativos
Medidas de tendencia central en datos cuantitativos
Más sobre la media y la mediana
Rango intercuartil (RIQ)
La varianza y la desviación estándar de una población
La varianza y la desviación estándar de una muestra
Más sobre la desviación estándar
Diagramas de caja y brazos
Otras medidas de dispersión
Modelar distribuciones de datos
Las distribuciones normales y la regla empírica
Percentiles (frecuencia relativa acumulada
Efectos de las transformaciones lineales
Puntajes Z
Cálculos de distribución normal
Curvas de densidad
Explorar datos numéricos bivariados
Coeficientes de correlación
Ecuaciones de regresión por mínimos cuadrados
Más sobre regresión
Evaluar el ajuste en la regresión por mínimos cuadrados
Hacer y describir gráficas de dispersión
Diseño de estudios
Métodos de muestreo
Muestreos y estudios observacionales
Tipos de estudios (experimentos contra observacionales
Probabilidad
La probabilidad por medio de espacios muestrales
Operaciones básicas con conjuntos
Regla de multiplicación para eventos independientes
La regla de la suma
Aleatoriedad, probabilidad y simulación
Probabilidad experimental
La regla de la multiplicación para eventos dependientes
Probabilidad condicional e independencia
Conteo, permutaciones y combinaciones
Principio de conteo y factoriales
Permutaciones
Combinatoria y probabilidad
Combinaciones
Variables aleatorias
Variables aleatorias binomiales
Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias geométricas
Más sobre el valor esperado
Fórmulas de la media binomial
Distribución de Poisson
Combinación de variables aleatorias
Fórmulas de la media estándar
Variables aleatorias continuas
Distribución muestral
Distribución muestral de la media de la muestra
¿Qué es una distribución muestral?
Distribución muestral de una proposición muestral
Distribución muestral para la diferencia en proporciones muestrales
Distribución muestral para la diferencia en medias muestrales
Intervalos de confianza
Introducción a los intervalos de confianza
Intervalos de confianza para proporciones
Intervalos de confianza para medias
Pruebas de significancia (Pruebas de hipótesis)
La idea de las pruebas de significancia:
Probar hipótesis sobre una proporción
Pruebas de hipótesis sobre una media
Probabilidad de error y potencia
Pruebas sobre una media poblacional
Inferencia al comparar poblaciones o grupos
Probar la diferencia entre dos proporciones
Intervalos de confianza para la diferencia entre dos medias
Intervalos de confianza para la diferencia entre dos proporciones
Probar la diferencia entre dos medias
Pruebas de ji cuadrada para datos categóricos
Pruebas de bondad de ajuste de ji cuadrada
Pruebas de ji cuadrada para relaciones
Regresión, inferencia, transformación
Regresión no lineal
Transformaciones que logran linealidad
Infrencia sobre la pendiente
Datos y azar
Variable aleatoria continua
Variable aleatoria discreta
Valores de la variable
Aplicaciones de variable aleatoria al cotidiano
Casos de variable aleatoria
Función de densidad de probabilidad
El histograma como una aproximación de la función densidad,
Aplicaciones de variable continua al cotidiano
Variables categóricas
Identificación de variables, individuos, variables categóricas en un conjunto de datos
Hacer un gráfico de barras
Individuos, variables y datos cuantitativos y categóricos
Distribución de probabilidad normal
Relacionar y aplicar conceptos de función de probabilidad y distribución de probabilidad
Distribución normal y otras distribuciones continuas
Distribución exponencial
Distribución uniforme
Distribución de la variable desde el histograma
Profundidad de la distribución normal
Simetría de la Distribución normal en torno a su media
La distribución normal puede ser parametrizada como N(μ, s) (media y desviación estándar)
Tabla normal estándar de proporción entre datos
Umbral para percentil inferior
Aplicaciones de la distribución normal
Parámetros de la distribu- ción normal; μ, s, media, desviación estándar.
Variación de la distribución, en función de los valores de μ y s
L,levar una variable aleatoria normal a una variable aleatoria normal estándar
Estandarizar una variable aleatoria N(μ, s)
Aproximación de la normal a la binomial
Experimento Bernoulli
Desviación estándar y media y de una variable aleatoria binomial
Media
Analizar qué ocurre al aproximar una distribución binomial a la normal
Relacionar la función de densidad y distribución de probabilidad para una variable aleatoria continua
Aplicación de la distribución normal en diversas situaciones
Aproximar la probabilidad de la binomial por la probabilidad normal
Varianza y desviación estándar de una variable aleatoria binomial
Casos de variable aleatoria
Usar la distribución binomial para analizar situaciones o experimentos
El histograma como una aproximación de la función densidad,
Distribución de medias muestrales
Medidas de tendencia central y dispersión
Calcular el promedio
De un conjunto de muestras calcular la media de cada una de las muestras
Determina la media de la distribución de medias muestrales de tamaño 100 que pueden obtenerse de una población si esta se distribuye N(45, 7) N(3, 10) B(100; 0,1) N(1, 4) B(100; 0,2) B(100; 0,3)
Ejercicio de probabilidad de tiempo medio
Determina la desviación estándar de la distribución de medias muestrales de tamaño 100 que pueden obtenerse de una población si esta se distribuye N(45, 7) N(3, 10) B(100; 0,1) N(1, 4) B(100; 0,2) B(100; 0,3)
De un conjunto de muestras calcular la media de las medias de la muestra
Estimación de la media poblacional
La media de una muestra depende de la muestra extraída
La diferencia entre las medias se minimiza a medida que se aumenta el tamaño de la muestra
Teorema del límite central para calcular intervalos de confianza para la media de una población
Relacionar la función de densidad y distribución de probabilidad para una variable aleatoria continua
Representación gráfica para el concepto de intervalos de confianza
Representación gráfica para la explicación de la relación entre la amplitud del intervalo
Representación gráfica para el entendimiento de la desviación estándar poblacional
Representación gráfica para explicar el nivel de confianza
Variable aleatoria binomial
Representación gráfica para analizar el tamaño de muestra.
Para un promedio dado con nivel de significancia y desviación estándar fijos prueba cómo varía la amplitud del intervalo si aumenta el tamaño de la muestra (caso en que el valor del promedio no cambia)
Para un promedio dado con nivel de significancia y desviación estándar fijos prueba cómo varía el nivel de confianza del intervalo si aumenta el tamaño de la muestra (caso en que el valor del promedio no cambia)
Inferencia, probabilidad y procesos aleatorios
Elementos básicos del muestreo aleatorio simple para inferir sobre la media de una población finita
Distribución normal estándar
Muestra
Media muestral
Media poblacional
Estimación puntual
Intervalo de confianza
Propiedades de la probabilidad
Cálculo de media
Cálculo de varianza
Cálculo de desviación estándar
Experimento de Bernoulli
Caso discreto
Caso continuo
Cálculo de media
Ensayo de Bernoulli
Proceso de Bernoulli
Relacionar y aplicar conceptos de variable aleatoria discreta