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Data Science: Pruebas de hipótesis

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Data Science: Pruebas de hipótesis

Resumen del curso

  • Aprende a formular hipótesis.
  • Interpreta conceptos estadísticos de confianza y significancia.
  • Construye intervalos de confianza para tus muestras.
  • Utiliza Python para ejecutar pruebas estadísticas.
  • Aplica pruebas t y z para una muestra.
  • Compara dos grupos de muestras, ya sean independientes o pareadas.
  • Interpreta el p-valor para concluir sobre tu hipótesis.

Público Objetivo

Una persona que quiera aprender y aplicar conceptos y metodologías de la ciencia de datos.

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Última actualización

4/24/2026

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Contenido Detallado

  1. 1. Conociendo la metodología

    • Presentación
    • Preparando el ambiente
    • Extrayendo conclusiones válidas
    • Para saber más: el efecto del tamaño de la muestra
    • Conociendo el TLC
    • Analisando con confianza
    • Para saber más: diferenciando ''desviación estándar'' de ''error estándar''
    • Estableciendo un intervalo de confianza
    • Trabajando con intervalos de confianza
    • Manos a la obra: evaluando el desempeño de las ventas
    • ¿Qué aprendimos?

  2. 2. Prueba para una muestra grande

    • Proyecto del aula anterior
    • Formulando hipótesis
    • Formulando la hipótesis
    • Estableciendo reglas de decisión
    • Verificando errores asociados
    • Para saber más: error de tipo 1 y tipo 2
    • Describiendo la intensidad de rechazar la hipótesis
    • Para saber más: prueba z y la función ztest
    • Manos a la obra: ejecutando prueba z con p-valor
    • ¿Qué aprendimos?

  3. 3. Prueba para una muestra pequeña

    • Proyecto del aula anterior
    • Formulando otras hipótesis
    • Identificando las hipótesis equivalentes
    • Aplicando la prueba t
    • Para saber más: prueba t
    • Interpretando resultados
    • Para saber más: prueba bilateral y unilateral
    • Manos a la obra: ejecutando prueba t con p-valor
    • ¿Qué aprendimos?

  4. 4. Pruebas para dos muestras

    • Proyecto del aula anterior
    • Probando en muestras independientes
    • Evaluando el impacto en las ventas
    • Para saber más: prueba t independiente
    • Utilizando muestras pareadas
    • Muestras independientes y pareadas
    • Diferenciando antes y después
    • Para saber más: prueba t pareada
    • Manos a la obra: pruebas paramétricas
    • ¿Qué aprendimos?

  5. 5. Pruebas no paramétricas

    • Proyecto del Aula anterior
    • Entendiendo las limitaciones de las pruebas paramétricas
    • Para saber más: limitaciones de las pruebas paramétricas
    • Aplicando la prueba de Mann-Whitney
    • Para saber más: prueba de independencia chi-cuadrado
    • Utilizando la prueba de Wilcoxon
    • ¿Qué prueba utilizar?
    • Manos a la obra: aplicando pruebas no paramétricas
    • Proyecto final
    • ¿Qué aprendimos?
    • Para ir más profundo
    • Conclusión

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