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Estadística de cero a experto

Introducción al curso

Bienvenidos
Material del Curso

Introducción a la Estadística

¿Cuál es la base de la estadística? (7:16)

Estadística Descriptiva univariada

Los tres análisis descriptivos fundamentales (12:29)
Fórmulas media y varianza (datos agrupados y no agrupados)
Datos agrupados con frecuencias (10:08)
Datos agrupados por intervalos (7:00)
Cuantiles, Deciles, Percentiles (26:54)
Fórmulas cuartiles
Diagrama de Caja y Bigotes (Boxplot) (9:15)
Asimetría (4:47)
Asimetría de Pearson
Coeficiente de Variación
Ejercicio tablas de frecuencia (16:17)
Ejercicio media, mediana, moda, cuartiles, rango intercuartílico y boxplot (14:50)
Ejercicio resuelto asimetría
Ejercicios descriptiva univariada + Soluciones

Ejercicios prácticos sobre Estadística Descriptiva

Ejercicio 1 (46:58)
Ejercicio 2 (39:20)
Ejercicio 3 (6:00)
Ejercicio 4 (14:47)
Ejercicio 5 (37:05)
Ejercicio 6 (11:22)
Ejercicio 7 (12:55)
Ejercicio 8 (22:41)
Ejercicio 9 (3:42)
Ejercicio 10 (2:25)
Ejercicio 11 (34:09)

Estadística Descriptiva bivariada

Tablas de doble entrada (13:20)
Relación entre dos variables (8:29)
Covarianza (9:46)
Correlación (13:05)
Introducción a la regresión lineal (5:58)
Resumen fórmulas regresión
Ejercicios descriptiva bivariada + Soluciones

Ejercicios prácticos sobre Estadística Bivariada y Regresión

Ejercicio 1 (9:34)
Ejercicio 2 (22:33)
Ejercicio 3 (18:41)
Ejercicio 4 (4:32)
Ejercicio 5 (6:17)
Ejercicio 6 (13:49)
Ejercicio 7 (8:22)

Probabilidades

Espacio muestral, suceso aleatorio y operaciones entre sucesos (13:07)
Concepto de Probabilidad y Ejemplos (13:32)
Probabilidad condicionada (10:21)
Teorema Probabilidad Total y Bayes (22:02)
Ejercicio probabilidad de la intersección (6:29)
Ejercicio probabilidad condicionada de sacar una bola (8:26)
Ejercicio Teorema de Bayes y probabilidad total (12:10)
Ejercicio independencia probabilidad de componentes conectados (18:30)
Otra vía de solución del ejercicio anterior
¿Elon Musk tiene COVID-19? Usemos el Teorema de Bayes (25:38)
Recopilación de ejercicios resueltos de probabilidades

Ejercicios prácticos sobre Probabilidades

Ejercicio 1 (7:25)
Ejercicio 2 (4:04)
Ejercicio 3 (7:34)
Ejercicio 4 (8:14)
Ejercicio 5 (5:24)
Ejercicio 6 (4:13)
Ejercicio 7 (5:02)
Ejercicio 8 (10:27)
Ejercicio 9 (5:54)
Ejercicio 10 (5:31)
Ejercicio 11 (3:16)
Ejercicio 12 (5:48)
Ejercicio 13 (13:32)
Ejercicio 14 (5:42)
Ejercicio 15 (5:32)
Ejercicio 16 (2:46)
Ejercicio 17 (12:01)
Ejercicio 18 (8:07)
Ejercicio 19 (13:19)
Ejercicio 20 (11:10)
Ejercicio 21 (16:11)
Ejercicio 22 (8:52)

Distribuciones

Distribución de una variable aleatoria discreta (11:05)
Distribución de una variable aleatoria continua (5:13)
Propiedades Valor Esperado y Varianza
Distribucion Bernoulli y Binomial (15:00)
Otra vía de solución del ejercicio anterior
Distribución de Poisson (6:43)
Distribución Uniforme (7:35)
¿Cómo hallar el valor esperado y la varianza de una Uniforme[a,b]?
Distribución Exponencial (8:35)
Distribución Normal: propiedades (9:39)
Distribución Normal: uso de tablas (12:20)
Distribuciones t-student, chi-cuadrado y F de Fisher-Snedecor (13:34)
Ejercicio variable aleatoria discreta (32:31)
Ejercicio binomial: cálculo de probabilidades (18:15)
Ejercicio distribución uniforme: densidad, distribución, probabilidad (11:35)
Ejercicio distribución uniforme: costo y beneficio (6:09)
Ejercicio distribución uniforme: probabilidades (11:21)
Ejercicios Distribuciones + Soluciones

Ejercicios prácticos sobre Variable Aleatoria

Ejercicio 1 (11:00)
Ejercicio 2 (5:53)
Ejercicio 3 (22:03)
Ejercicio 4 (10:39)
Ejercicio 5 (15:45)
Ejercicio 6 (26:13)
Ejercicio 7 (17:15)
Ejercicio 8 (11:21)
Ejercicio 9 (13:36)
Ejercicio 10 (12:35)

Ejercicios prácticos sobre Distribuciones

Ejercicio 1 (9:50)
Ejercicio 2 (16:47)
Ejercicio 3 (7:08)
Ejercicio 4 (13:29)
Ejercicio 5 (10:26)
Ejercicio 6 (7:17)
Ejercicio 7 (8:58)
Ejercicio 8 (11:01)
Ejercicio 9 (9:29)
Ejercicio 10 (12:33)
Ejercicio 11 (4:57)
Ejercicio 12 (8:59)
Ejercicio 13 (12:44)
Ejercicio 14 (13:52)
Ejercicio 15 (12:37)

Libro de apoyo sobre Inferencia Estadística

Libro Inferencia Estadística

Estimación

Introducción: ¿qué es un estimador? (4:26)
Estimador media muestral (12:33)
Estimadores varianza y cuasivarianza muestrales (6:09)
Estimador proporción muestral (3:06)
Propiedades de los estimadores (12:15)
Ejercicio # 1 sobre propiedades de los estimadores (7:42)
Ejercicio # 2 sobre propiedades de estimadores (5:52)
Método de los Momentos (5:47)
Método de Máxima Verosimilitud (11:28)
Propiedades de los logaritmos y potencias
Propiedades de las derivadas
Ejercicio estimador máximo verosímil p de la Binomial (21:03)
Ejercicio propiedades del estimador máximo verosímil p de la Binomial (7:51)
Ejercicio estimador máximo verosímil media de la Normal (13:12)
Ejercicio estimador máximo verosímil varianza de la Normal (6:41)
Ejercicio estimador máximo verosímil media de la Poisson (6:15)
Ejercicio propiedades del estimador máximo verosímil media de la Poisson (4:05)
Ejercicios Estimación + Soluciones

Ejercicios prácticos sobre Estimación

Ejercicio 1 (11:02)
Ejercicio 2 (14:53)
Ejercicio 3 (12:40)
Ejercicio 4 (5:34)
Ejercicio 5 (10:04)
Ejercicio 6 (10:49)
Ejercicio 7 (3:11)
Ejercicio 8 (17:03)
Ejercicio 9 (19:35)
Ejercicio 10 (19:34)

Intervalos de Confianza

Introducción a los Intervalos de Confianza para un parámetro. Método pivote (3:47)
Ejemplo Intervalo de confianza para la media (10:57)
Ejercicio Intervalo de confianza para la media (9:00)
Ejercicio Intervalo de confianza para la varianza (18:43)
Tablas chi-cuadrado
Ejercicio Intervalo de confianza para la proporción (6:47)
Tablas de las funciones pivote para ICs de un parámetro
Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de medias (7:30)
Tabla t-student ampliada
Ejercicio Intervalo de confianza para comparación de medias (14:23)
Tabla F-Fisher
Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de varianzas (5:35)
Intervalos de Confianza para dos parámetros: comparación de proporciones (6:18)
Tablas de las funciones pivote para IC de dos parámetros
Ejercicios Intervalos de Confianza + Soluciones

Ejercicios prácticos sobre Intervalos de Confianza

Ejercicio 1 (29:27)
Ejercicio 2 (7:12)
Ejercicio 3 (4:52)
Ejercicio 4 (6:51)
Ejercicio 5 (14:52)
Ejercicio 6 (17:19)
Ejercicio 7 (4:48)

Contrastes de Hipótesis paramétricos

Introducción (3:08)
Contrastes para un parámetro: Metodología (11:38)
Formulario CH un parámetro
Ejercicio contraste para la media (6:44)
Ejercicio p-valor (8:03)
Ejercicio contraste para la varianza (4:50)
Contraste para dos parámetros: Metodología y Ejercicio resuelto (10:17)
Formulario CH dos parámetros
Ejercicios CH Paramétricos + Soluciones

Ejercicios prácticos sobre Contrastes de Hipótesis

Ejercicio 1 (38:41)
Ejercicio 2 (12:18)
Ejercicio 3 (9:23)
Ejercicio 4 (11:41)
Ejercicio 5 (10:59)
Ejercicio 6 (14:51)
Ejercicio 7 (14:18)

Contrastes de Hipótesis no paramétricos

Ajuste Chi-cuadrado de Pearson (8:42)
Ejercicio contraste no paramétrico (6:26)
Ajuste Kolmogorov-Smirnov (3:03)
Ejercicio contraste de distribución (7:14)
Ejercicios CH no paramétricos + Soluciones

Regresión lineal

Introducción al modelo de regresión (7:24)
El modelo de regresión (9:17)
Regresión lineal simple - Método de mínimos cuadrados (5:34)
Ejemplo e Interpretación de los coeficientes (4:21)
Propiedades de los estimadores MCO (OLS) (1:56)
Coeficiente de determinación R2 (3:55)
Inferencia en regresión lineal simple (7:29)
Análisis de los residuos o diagnosis (2:06)
Regresión lineal múltiple (10:52)
Ejercicio regresión lineal simple (27:17)

Ejercicios prácticos sobre Regresión Lineal

Ejercicio 1 (28:19)
Ejercicio 2 (12:45)
Ejercicio 3 (4:34)
Ejercicio 4 (16:53)
Ejercicio 5 (10:16)
Ejercicio 6 (13:31)

Ejemplo de examen

Ejercicio de examen completo sobre Inferencia (32:59)
Recopilación de ejercicios resueltos de todos los temas y soluciones

Introducción a la estadística no paramétrica

Libro de estadística no paramétrica
Introducción a la estadística no paramétrica (24:56)
Análisis de distribuciones (12:24)
Análisis de distribuciones en Python (18:17)
Análisis de distribuciones en grupos en Python (9:16)
Homogeneidad de varianzas: Levene Test (9:15)
Homogeneidad de varianzas Levene Test en Python (6:31)
Análisis de distribuciones en R (10:54)
Análisis de distribuciones en grupos en R (6:01)
Homogeneidad de varianzas Levene Test en R (5:25)

Mann-Whitney: 2 grupos independientes

Prueba de Mann-Whitney (19:57)
Mann-Whitney Ejemplo 1 Python (11:03)
Mann-Whitney Ejemplo 2 Python (5:13)
Mann-Whitney Ejemplo 3 R (6:33)
Mann-Whitney Ejemplo 4 R (5:24)

Kruskall-Wallis: 3 o más grupos independientes

Prueba de Kruskall-Wallis (17:40)
Kruskall-Wallis: Ejemplo de drogas en Python (9:58)
Kruskall-Wallis: Ejemplo de drogas en R (9:16)

Wilcoxon: 2 grupos relacionados

Prueba de Wilcoxon (12:10)
Wilcoxon: Ejemplo Python (4:19)
Wilcoxon: Ejemplo R (5:16)

Friedman: 3 o más grupos relacionados

Prueba de Friedman (10:14)
Friedman: Ejemplo Python (5:26)
Friedman: Ejemplo R (6:17)

Correlación no paramétrica de Spearman

Coeficiente de correlación rho de Spearman (11:56)
Spearman: Ejemplo 1 Python (5:16)
Spearman: Ejemplo 2 Python (6:45)
Spearman: Ejemplo 3 R (4:25)
Spearman: Ejemplo 4 R (6:26)

Gráficos no paramétricos

Boxplot (8:05)
Boxplots en Python (8:00)
Boxplots en R (8:11)

Estadística bayesiana: conceptos básicos y libro

Distribución conjunta, marginal y condicional (8:50)
Distribución Bernoulli (7:52)
Máxima verosimilitud (14:30)
Ejemplo: ratio de cliqueo campañas de marketing (3:47)
Estimación máximo verosímil - Normal (13:30)
Distribución de los estimadores (7:26)
Función de Distribución (9:48)
Percentiles (8:49)
Python: Ejercicio de probabilidades con distribuciones (8:05)
Resumen de conceptos básicos (5:03)
Descarga tu Libro de Regalo

Introducción a la estadística bayesiana

Introducción a la estadística bayesiana (2:13)
Probabilidad frecuentista vs bayesiana (12:08)
Probabilidad condicional (4:49)
Diagramas de Venn (9:13)
Diagramas de Árbol (7:58)
Cómo hallar probabilidades con la tabla de la Normal (12:02)
Probabilidad condicional usando la Normal (7:46)
Contradicciones usando la Normal (9:47)

Teorema de Bayes

Introducción al Teorema de Bayes (10:38)
Ejemplo Daniel Kahneman (9:11)
Puzzle de Bayes (11:33)
Python: Solución al puzzle de Bayes (9:06)
Problema de Monty Hall (10:49)
Python: Solución a Monty Hall (6:31)

Ejercitando el Teorema de Bayes

¿Elon Musk tiene COVID-19? (25:38)
¿Cómo detectar sms o corrreos spam? (14:18)
El fallo de la alarma (4:46)
¿Cuál es la probabilidad de tener cáncer? (4:25)
Resultados de las elecciones (15:15)

Inferencia tradicional: A/B Testing

Introducción a las Pruebas A/B (10:30)
Intervalos de Confianza (7:52)
Nivel de Confianza (6:03)
Distribución de un estimador (12:53)
Razonando la fórmula (15:50)
Python: calculando el IC (5:44)
Contrastes de hipótesis: ejemplos (9:57)
Significación estadística (7:09)
P-valor (14:44)
Interpretar el resultado del contraste (2:20)
Otros ejemplos de diferentes contrastes (5:50)
Z-Test 1 media (10:08)
Z-Test 2 medias (6:56)
Z-Test con simulaciones (10:35)
Z-Test con datos reales (6:48)
Resumen (13:49)

Inferencia bayesiana: A/B Testing

El dilema de exploración / explotación (13:27)
Aplicaciones del dilema exploración / explotación (9:22)
Método Epsilon - Greedy (10:33)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Prueba A/B (10:08)
Actualizar la media (6:14)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Epsilon - Greedy (14:21)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Epsilon Greedy con decaimiento (16:38)
Método de Valores Iniciales Optimistas (12:21)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con Valores Iniciales Optimistas (6:43)
Método UCB1 (20:29)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con UCB1 (5:56)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con UCB2 (4:38)
Ejercicio del Bandido Multibrazo con UCB1-Tuned (3:25)
Método Bandido Bayesiano - Muestreo de Thompson (21:38)
Método Bandido Bayesiano - Muestreo de Thompson II (18:31)
Método Bayes-UCB (5:40)
Muestreo de Thompson y Bayes-UCB en Python (5:18)

Estadística bayesiana

Tipos de priors (8:27)
Distribuciones conjugadas (2:48)
Distribuciones no informativas o de referencia (4:51)
Estimaciones e intervalos de credibilidad (8:27)
Contrastes de hipótesis desde el enfoque bayesiano (5:33)
Muestreo por rechazo (Rejection Sampling) (7:26)
Metropolis Hastings (6:35)
Ejemplo en Python (8:51)

Métodos bayesianos en Machine Learning

Introducción (6:52)
Naive Bayes (16:06)
Naive Bayes en Python (22:31)
Análisis discriminante bayesiano (17:02)
Análisis discriminante en Python (8:24)
Análisis discriminante regiones y elipses (4:20)
Modelos de Mixtura Gaussiana (Gaussian Mixture Models - GMM) (11:23)
GMM en Python (7:53)

Final del Curso

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