Muestreo en Python
Aprende a sacar conclusiones de datos limitados usando Python y estadísticas. Curso de muestreo aleatorio.
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Descripción del curso
El muestreo en Python es la piedra angular de la estadística de inferencia y las pruebas de hipótesis. Es una poderosa habilidad utilizada en el análisis de encuestas y el diseño experimental para sacar conclusiones sin encuestar a toda una población. En este curso de Muestreo en Python, descubrirás cuándo utilizar el muestreo y cómo realizar tipos comunes de muestreo, desde el muestreo aleatorio simple hasta métodos más complejos como el muestreo estratificado y por clústeres. Utilizando conjuntos de datos del mundo real, como valoraciones de café, canciones de Spotify y bajas de empleados, aprenderás a estimar estadísticas de población y a cuantificar la incertidumbre en tus estimaciones generando distribuciones de muestreo y distribuciones bootstrap.
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Fundamentos de Estadística en Python
Ir a la pista- 1
Introducción al muestreo
GratuitoAprende qué es el muestreo y por qué es tan poderoso. También aprenderás sobre los problemas causados por el muestreo de conveniencia y las diferencias entre la verdadera aleatoriedad y la pseudoaleatoriedad.
Muestreo y estimaciones puntuales50 xpMotivos del muestreo50 xpMuestreo simple con pandas100 xpMuestreo y cálculo sencillos con NumPy100 xpMuestreo de conveniencia50 xp¿Son generalizables las conclusiones de la muestra?100 xp¿Son generalizables estos resultados?100 xpGeneración de números pseudoaleatorios50 xpGenerar números aleatorios100 xpComprender los valores de inicialización aleatorios100 xp - 2
Métodos de muestreo
Es hora de ponerse manos a la obra y realizar los cuatro métodos de muestreo aleatorio en Python: simple, sistemático, estratificado y por clústeres.
Muestreo aleatorio simple y sistemático50 xpMuestreo aleatorio simple100 xpMuestreo sistemático100 xp¿El muestreo sistemático es OK?100 xpMuestreo aleatorio estratificado y ponderado50 xp¿Qué método de muestreo?100 xpMuestreo estratificado proporcional100 xpMuestreo estratificado de recuentos iguales100 xpMuestreo ponderado100 xpMuestreo por clústeres50 xpVentajas de la agrupación50 xpRealizar un muestreo por clústeres100 xpComparación de los métodos de muestreo50 xp3 tipos de muestreo100 xpComparar estimaciones puntuales100 xp - 3
Distribuciones muestrales
Pongamos a prueba tu muestreo. En este capítulo, descubrirás cómo cuantificar la precisión de las estadísticas muestrales mediante errores relativos, y medir la variación de tus estimaciones generando distribuciones muestrales.
Error relativo de las estimaciones puntuales50 xpCálculo de errores relativos100 xpError relativo frente al tamaño de la muestra50 xpCrear una distribución de muestreo50 xpReplicar muestras100 xpParámetros de replicación50 xpDistribuciones muestrales aproximadas50 xpDistribución muestral exacta100 xpGenerar una distribución muestral aproximada100 xpExacto vs. aproximado50 xpErrores típicos y teorema central del límite50 xpPoblación y distribución muestral medias100 xpVariación de la población y de la distribución muestral100 xp - 4
Distribuciones Bootstrap
Te familiarizarás con el remuestreo para realizar bootstrapping y estimar la variación en una población desconocida. Aprenderás la diferencia entre las distribuciones de muestreo y las distribuciones bootstrap mediante remuestreo.
Introducción al bootstrapping50 xpPrincipios del bootstrapping100 xp¿Con o sin reemplazo?100 xpGenerar una distribución bootstrap100 xpComparación de las distribuciones de muestreo y bootstrap50 xpEstadística Bootstrap y estadística de población50 xpDistribución muestral vs. distribución bootstrap100 xpCompara las medias muestrales y bootstrap100 xpComparar desviaciones típicas de muestreo y bootstrap100 xpIntervalos de confianza50 xpInterpretación del intervalo de confianza50 xpCálculo de intervalos de confianza100 xp¡Enhorabuena!50 xp
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