Estadística con R para el análisis de datos

Publicado: miércoles, ago. 20, 2025 - Post actualizado: miércoles, ago. 20, 2025

Categoría: Programación Y Desarrollo A2 Capacitación

@ Consiguelogratis

Incluiremos fundamentos de estadística, técnicas gráficas para visualizar datos, lineamientos para análisis estadístico y métodos de investigación.

Este curso tiene un peso aproximado de (6 GB)

Descripción del curso

Si el análisis de datos es lo tuyo… ¡Tienes que aprender Estadística con R!

Es una opción poderosa y versátil para aquellos que desean adentrarse en el análisis de datos y la ciencia de datos, brindando acceso a herramientas avanzadas y desarrollo de habilidades en esta área.

En este curso abarcaremos desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, les proporcionaremos una base sólida para analizar datos, hacer inferencias y tomar decisiones basadas en evidencias estadísticas.

Incluiremos fundamentos de estadística, técnicas gráficas para visualizar datos, lineamientos para análisis estadístico y métodos de investigación.

¡Y por si fuera poco! También abordaremos pruebas de hipótesis, pruebas t, pruebas de independencia, análisis de varianza e introduciremos la regresión lineal con técnicas de inferencia.

Que esperas para aprovechar esta oportunidad completa para desarrollar habilidades esenciales en el análisis y manipulación de datos con R y tener mayores ventajas competitivas para acceder a campos laborales altamente demandados.

¿Para quién es este curso?

Este curso de Estadística con R está dirigido a personas que deseen adquirir habilidades en el análisis de datos, interpretación de resultados y toma de decisiones basadas en datos utilizando el lenguaje de programación R.

No se requieren habilidades avanzadas ya que en el transcurso del curso explicaremos cada concepto, pero si quieres aprovechar al máximo este contenido, te recomiendo tener conocimientos previos en estadística básica, como conceptos de medias, medianas, desviación estándar, histogramas y distribuciones, además, de tener conocimientos generales sobre el lenguaje de programación R.

Contiene:

• 1. 1.- Conceptos Básicos

  • Material0m 0s
  • 1.Intro14m 5s
  • 2.Tranf_Variables_Cont_Cat9m 47s
  • 3.Fomato Tidydata3m 27s
  • 4.Histograma9m 55s
  • 5.Medidas tendencia central15m 55s
  • 6.Medidas de variabilidad4m 0s
  • 7.Otras estadisticas8m 33s
  • 8.PDF y CDF R Parte 28m 19s
  • 9.Sacar probabilidades7m 59s
  • 10.Distribuciones Teoricas7m 23s
  • 11.Z scores8m 31s
  • 12.Regla empirica6m 5s
  • 13.Ejemplos parte 112m 32s
  • 14.Ejemplos Parte 24m 44s

• 2. 2.- Graficas, Histogramas y más

  • 1. Introducción2m 44s
  • 2. Graficas de Barras7m 33s
  • 3. Histogramas6m 30s
  • 4. Graficas de Barras Segmentadas HD6m 16s
  • 5. Diagrama de Caja10m 27s
  • 6. Grafica Circular10m 33s
  • 7. Diagrama de Pareto-26m 24s
  • 8. QQ Plot parte 19m 40s
  • 9. QQ Plot parte 2 - HD6m 57s
  • 10. Correlacion HD14m 11s
  • 11. Tablas de Contingencia - HD11m 3s
  • 12. Distribución - HD8m 38s

• 3. 3.- Fundamentos para tu investigacion

  • 1. Introduccion1m 51s
  • 2. Aleatoriedad6m 39s
  • 2.2 Muestra, población y muestreo simple10m 22s
  • 2.3 Muestreo sistematico7m 8s
  • 2.4 Muestrero estratificado y Conglomerado7m 4s
  • 2.5 Prevención del sesgo3m 42s
  • 3. Experimento y estudio observacional1m 26s
  • 4. Preguntas y metodos de investigacion15m 0s
  • 5. Distribucion muestral p113m 50s
  • 6. Distribucion muestral p26m 18s

• 4. 4.- Intervalos de Confianza y Error Estandar

  • 1. Introducción Parte 12m 54s
  • 2. Introduccion Parte 28m 17s
  • 3. Intervalo Media7m 24s
  • 4. Intervalo confianza varianza11m 5s
  • 5. Intervalo Confianza Muestra Pareada11m 16s
  • 6. Varianzas Diferentes14m 49s
  • 7. IntervaloVarConocida6m 3s
  • 8. Int dif medias var no conocida16m 39s
  • 9. Int dif medias var conocida15m 1s
  • 10. IntPropwald6m 39s
  • 11. Intervalo2 Proporciones7m 23s

• 5. 5.- Inferencia Estadística

  • 1. Introducción11m 9s
  • 2. Prueba t una media p110m 11s
  • 3. Prueba t de una media p25m 27s
  • 4. Prueba t dos medias (prueba varianza)5m 14s
  • 5. Prueba t dos medias5m 14s
  • 6. Prueba t dos medias var igual7m 48s
  • 7. Pruebas de medias pareadas8m 6s
  • 8. Prueba hip 1 prop6m 57s
  • 9. Prueba hip 2 prop7m 7s
  • 10. Prueba de independencia7m 6s
  • 11. Prueba de una varianza18m 29s
  • 12. Prueba dos varianza parte 1 (normalidad)5m 53s
  • 13. Prueba de dos varianzas parte 2 (no normalidad)6m 10s
  • 14. Anova11m 3s
  • 15. Resumen cap 54m 24s

• 6. 6.- Regresión e Inferencias sobre Regresión

  • 1. Introducción, regresión lineal y residuales13m 29s
  • 2. Regresión Simple - HD13m 47s
  • 3. Variables - HD13m 4s
  • 4. Variables - HD3m 31s
  • 5. Reg Lin Rev- HD12m 18s
  • 6. Interpretación - HD4m 41s
  • 7. Intervalo de Confianza - HD2m 39s
  • 8. Violación de supuestos12m 46s
  • 9. Ejemplo de Aplicación16m 18s