Análisis estadístico

Desbloquee el poder de los datos con nuestros completos tutoriales de Análisis Estadístico. Tanto si eres principiante como si buscas profundizar en tus conocimientos, nuestros próximos contenidos te guiarán a través de conceptos esenciales, técnicas avanzadas e implementaciones prácticas utilizando R y Python.

Próximos temas

Esté atento porque cubriremos una amplia gama de temas, entre los que se incluyen:

Introducción al análisis estadístico
- Qué es el análisis estadístico?
- Importancia y aplicaciones
- Visión general de las herramientas estadísticas
Estadística descriptiva
- Medidas de tendencia central y variabilidad
- Técnicas de visualización con histogramas, gráficos de caja y gráficos de dispersión
- Conceptos avanzados como asimetría, curtosis y análisis de correlación
Estadística inferencial
- Pruebas de hipótesis: pruebas t, chi-cuadrado, ANOVA, MANOVA
- Intervalos de confianza y valores p
- Técnicas de Análisis Post-Hoc
Análisis de regresión
- Regresión lineal simple y múltiple
- Regresión logística
- Métodos de regularización: Ridge, Lasso, Red elástica
- Diagnóstico de regresión y análisis residual
- Regresión no lineal: Regresión polinómica y spline
ANOVA y MANOVA
- Fundamentos del análisis de la varianza (ANOVA)
- ANOVA unidireccional con ejemplos reales
- ANOVA de dos vías en Python y R
- Análisis multivariante de la varianza (MANOVA)
- Técnicas de Análisis Post-Hoc
Análisis multivariante
- Análisis de Componentes Principales (PCA)
- Análisis de conglomerados: K-Means, agrupación jerárquica, DBSCAN
- Análisis factorial
- Análisis de correlación canónica
Análisis de series temporales
- Componentes de las series temporales: tendencia, estacionalidad, ruido
- Modelización ARIMA
- Técnicas de previsión
Análisis de supervivencia
- Introducción al análisis de supervivencia
- Estimación de Kaplan-Meier
- Modelos de riesgos proporcionales de Cox
Análisis de datos categóricos
- Pruebas de independencia Chi-cuadrado
- Modelos log-lineales para datos categóricos
- Pruebas de proporciones: Pruebas binomiales y multinomiales
Análisis Bayesiano
- Fundamentos de la Estadística Bayesiana
- Simulaciones Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
- Enfoques bayesianos de la regresión
Diseño experimental
- Introducción al diseño experimental
- Análisis de potencia: Determinación del tamaño de la muestra y la potencia estadística
- Diseño de bloques aleatorizados y cuadrados latinos
Temas especiales
- Metaanálisis: Combinación de resultados de múltiples estudios
- Manejo de datos perdidos con técnicas de imputación
- Bootstrapping: Métodos de remuestreo para conjuntos de datos pequeños
Aplicaciones en diversos campos
- Métodos estadísticos en la investigación sanitaria
- Toma de decisiones empresariales con estadística
- Aplicaciones en Sociología y Psicología
Herramientas y guías de software
- Uso de R para el análisis estadístico
- Uso de Python para el análisis estadístico
- Comparación de R y Python para diversas tareas estadísticas

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Reutilización

CC BY-NC-SA 4.0

Cómo citar

BibTeX

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Por favor, cita este trabajo como:

Kassambara, Alboukadel. 2025. “Análisis estadístico: Próximamente.” January 26, 2025. https://www.datanovia.com/es/{MAIN_TOPIC_PARENT}/statistical-analysis/{SUBCATEGORY}/{PAGE_NAME}.html.