Recursos

OKR, SMART Goal, KPI

Mis razones para escribir sobre estadística

La importancia de ser idóneo en estadística

Temario o contenido del libro de estadística

Material de lectura y consulta

Diversidad de métodos y pruebas para hacer inferencias

CRISP-DM Standard, SEMMA, KDD

EDA Análisis Exploratorio

Tipos de estudios estadísticos

Procesos y tipos de estudios

Requisitos y recomendaciones para estudios

Poblaciones y muestras

Ordenamiento, Clasificación y Niveles de medición

Datos Necesarios

DUF. Utilidad de los datos.

Metadatos y estructura de datos

Estructuras y documentación

Concepto y método

Errores, inconsistencias y normalización

Corrección y limpieza de datos

Depuración de nivel superior

Criterios y recomendaciones

Identificadores Únicos Universales

Estadarizacción de identificadores de clientes

Nombre de personas y empresas

Documentación personal y empresarial

Limites, fronteras, anchuras, huecos.

Estandarización de direcciones postales

Estandarización de números

Recomendación UIT para numeración

Estandarización de correo electrónico

Estandarización de Fechas

Visualización de distribución de frecuencias.

Tipos y tamaño de muestras

Grados de libertad

Aspectos a considerar y ejemplos

Visualizaciones útiles para análisis

Metodología para visualización de datos.

Confusión en Estadística

Media, Mediana, Moda, Mitad

Desvío Estandar, Rango, Intervalo

Gráficos de control de procesos

Gráfico de control de medias

Gráfico de control de rachas

Plataforma de análisis de datos

Lagos de Datos Multicloud

Tipos. Simetría. Sesgos Positivo y Negativo

Cantidad de datos por percentil

Valores atípicos

Intervalo y coeficiente de variación

Z-Score. Diferencias con pˆ, χ²

Definición, tipos y clases

Sucesos Simples. Frecuentes e Infrecuentes

Posibilidades a favor, en contra y de pago

Suma y Multiplicación. Sucesos Compuestos, disjuntos, excluyentes, dependientes e independientes.

Teorema de la Probabilidad Total y Teorema de Bayes

Cuestiones a Considerar. Conceptos. Problemas. Ejemplos.

Reglas: Conteo. Cajas. Factorial

Permutaciones, Variaciones y Combinaciones con y sin repetición

Cuestiones a considerar. Conceptos. Problemas. Ejemplos.

Variables Aleatorias Discretas y Contínuas

Distribución de probabilidad. Esperanza. Valor esperado. Resultados infrecuentes. Regla del intervalo 68, 95, 99.7.

Distribuciones de probabilidad

Muestras y ajuste de distribuciones

Binomial, Geométrica, Multinomial, Hipergeométrica, Negativa, Posisson, Normal

Cuestiones a considerar. Conceptos. Problemas. Ejemplos.

Distribución base de otras

P(x éxitos en n pruebas)

P(Xi número de éxitos en una serie de experimentos cuando hay más de dos resultados posibles)

P(x intentos hasta obtener un éxito)

P(x ensayos necesarios para obtener un número fijo de éxitos)

P(x éxitos en una muestra de tamaño m extraída sin reemplazo de una población de tamaño M que contiene n éxitos)

P(x eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio fijo)

P(x eventos que pueden ocurrir con la misma probabilidad)

Distribución Normal Estandard, No Estandard y Acumulada

Distribución t de Student

Distribución de las media, proporciones, chi2, t-student, varianzas, correlación

Distribución de proporciones en las muestras.

Distribución de las medias muestrales.

Distribución Chi cuadrada

Teorema central de límite y la distribución muestral de medias.

Criterios para determinar normalidad

Estimadores, Hipótesis y Proceso de inferencia

Regla del suceso Infrecuente

Intervalo de Confianza. Nivel de Confianza. Valor Crítico

Factor de corrección de Error y Tamaño de Muestra

Error de confianza de un estimador

Validez y requisitos de un análisis o hipótesis. xˉ p^ Z p IC E

Estimación del tamaño óptimo de la muestra

Elección de la distribución t-Student vs Normal u otras.

Prueba de Hipótesis: Paramétricas y no paramétricas.

Errores. Falsos Positivos y Negativos.

Contraste en las pruebas de hipótesis

Pruebas de Hipótesis. Hipótesis Nula y Alternativa.

H0 y H1. Definición. Criterios. Exahustividad. Certeza.

Valor alfa (α)

Riesgos. Nivel de significancia. α y β.

Valores Infrecuentes.

Valores z, t, pˆ, χ2

Suceso Infrecuente

Nivel de significancia y valor P. Contraste de Hipótesis.

Probabilidad de error tipo II en una prueba.

Hipótesis relativa a una proporción

Hipótesis relativa a una una media

Hipótesis relativa una desviación estándar o varianza

Hipótesis relativa a dos proporciones

Hipótesis relativa a dos medias. Muestras independientes, muestras dependientes, datos apareados.

Hipótesis relativas a variaciones de 2 muestras de datos

Prueba de rachas y aleatoriedad

Aspectos a considerar en rachas

Hipótesis relativas a correlaciones. Coeficientes de Pearson y Spearman.

Coeficientes Rho, Rho y Tau

Aspectos a considerar en correlaciones

Regresiones, tipos, usos y aplicaciones

Medición de errores en ajustes

Regresión Lineal Estadística

Aspectos a considerar en regresiones

Regresión Lineal y variaciones de y

Coeficiente de determinación

Intervalos de predicción y confianza en regresión lineal

P value para regresión lineal simple y múltiple

Características y utilidad de la regresión lineal múltiple

R2 ajustado en regresión múltiple

Optimización del ajuste por regresión

Selección de variables

Regresión por polinomios

Indicadores de bondad de ajuste estadístico

Relación entre variables categóricas

Características, tipos y usos. Independencia y bondad de ajuste.

Pruebas de independencia y homogeneidad

Características y Bondad de ajuste

Aspectos a considerar en bondad de ajuste

Bondad de ajuste. Prueba de dependencia o independencia.

Cambios en proporciones de datos categóricos

Evaluación de relaciones de datos categóricos

ANOVA

ANOVA de uno más factores y tratamientos

Supuestos o requisitos del análisis de varianza

Tamaños muestrales iguales y distintos.

Pruebas de distribución libre

Prueba no paramétrica

Pruebas de Wilcoxon

Comparación de tres o más grupos

Correlación de rangos Spearman y Kendall

Análisis de tiempos de supervivencia

Introducción

Interpretación de Bayes

Ejemplo de estimación Bayesiana