Contenido del Curso

Aprendiendo Estadística con Python

1. Conceptos Básicos

Muestra vs Población Tipos de Estadística Tipos de Datos Valor Medio Valor Mediano Valor Mediano de un Número Par de Valores Media o Mediana Valor Modal Cuestionario de Estadística Descriptiva

2. Media, Mediana y Moda con Python

Examinar el Conjunto de Datos Cálculo de Valores de Media y Mediana con Python Estadísticas con Pandas Calcular la Media y la Mediana Salarial

3. Varianza y Desviación Estándar

Varianza Poblacional Varianza Muestral Calcular la Varianza con Python Desviación Estándar Desviación Estándar con Python Cálculo de la Varianza y la Desviación Estándar

4. Covarianza vs Correlación

Covarianza Correlación Cuestionario de Covarianza y Correlación Calcular Covarianza y Correlación

5. Intervalo de Confianza

Explorar el Conjunto de Datos Intervalo de Confianza Cálculo del Intervalo de Confianza con Python Cuestionario Sobre el Ancho del Intervalo de Confianza Calcular Intervalo de Confianza del 95%Cálculo Avanzado de Intervalos de Confianza con Python Emparejar las Funciones

6. Pruebas Estadísticas

Qué es la Prueba t Hipótesis T-test Matemáticamente Prueba Unilateral y Prueba Bilateral Supuestos del T-Test Realización de una Prueba t en Python Realizar una Prueba T T de Student Pareada

Cuestionario de Covarianza y Correlación

1. ¿Qué indica una covarianza positiva sobre la relación entre dos variables?

2. ¿En qué se diferencia el coeficiente de correlación de la covarianza?

3. Si dos variables tienen un coeficiente de correlación de 0.85, ¿qué se puede inferir sobre su relación?

¿Qué indica una covarianza positiva sobre la relación entre dos variables?

Select the correct answer

Las variables se mueven en direcciones opuestas.

No existe una relación lineal entre las variables.

Las variables se mueven en la misma dirección.

La relación entre las variables no está definida.

¿En qué se diferencia el coeficiente de correlación de la covarianza?

Select the correct answer

La correlación no está estandarizada, mientras que la covarianza sí lo está.

Los valores de correlación siempre están entre -1 y 1, mientras que la covarianza puede tomar cualquier valor.

La covarianza es una mejor medida que la correlación.

La correlación solo puede usarse para datos muestrales, mientras que la covarianza funciona para datos poblacionales.

Si dos variables tienen un coeficiente de correlación de 0.85, ¿qué se puede inferir sobre su relación?

Select the correct answer

Tienen una relación negativa débil.

No existe relación entre ellas.

Tienen una relación positiva fuerte.

Tienen una relación negativa fuerte.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 3

Pregunte a AI

Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla

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Aprendiendo Estadística con Python

1. Conceptos Básicos

Muestra vs Población Tipos de Estadística Tipos de Datos Valor Medio Valor Mediano Valor Mediano de un Número Par de Valores Media o Mediana Valor Modal Cuestionario de Estadística Descriptiva

2. Media, Mediana y Moda con Python

Examinar el Conjunto de Datos Cálculo de Valores de Media y Mediana con Python Estadísticas con Pandas Calcular la Media y la Mediana Salarial

3. Varianza y Desviación Estándar

Varianza Poblacional Varianza Muestral Calcular la Varianza con Python Desviación Estándar Desviación Estándar con Python Cálculo de la Varianza y la Desviación Estándar

4. Covarianza vs Correlación

Covarianza Correlación Cuestionario de Covarianza y Correlación Calcular Covarianza y Correlación

5. Intervalo de Confianza

6. Pruebas Estadísticas

Qué es la Prueba t Hipótesis T-test Matemáticamente Prueba Unilateral y Prueba Bilateral Supuestos del T-Test Realización de una Prueba t en Python Realizar una Prueba T T de Student Pareada

Cuestionario de Covarianza y Correlación

1. ¿Qué indica una covarianza positiva sobre la relación entre dos variables?

2. ¿En qué se diferencia el coeficiente de correlación de la covarianza?

3. Si dos variables tienen un coeficiente de correlación de 0.85, ¿qué se puede inferir sobre su relación?

¿Qué indica una covarianza positiva sobre la relación entre dos variables?

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Las variables se mueven en direcciones opuestas.

No existe una relación lineal entre las variables.

Las variables se mueven en la misma dirección.

La relación entre las variables no está definida.

¿En qué se diferencia el coeficiente de correlación de la covarianza?

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La correlación no está estandarizada, mientras que la covarianza sí lo está.

Los valores de correlación siempre están entre -1 y 1, mientras que la covarianza puede tomar cualquier valor.

La covarianza es una mejor medida que la correlación.

La correlación solo puede usarse para datos muestrales, mientras que la covarianza funciona para datos poblacionales.

Si dos variables tienen un coeficiente de correlación de 0.85, ¿qué se puede inferir sobre su relación?

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Tienen una relación negativa débil.

No existe relación entre ellas.

Tienen una relación positiva fuerte.

Tienen una relación negativa fuerte.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 3