¡Estadístico y científico de la computación dispuesto a ayudarte!

¿En Qué Puedo Ayudarte? 1. Fundamentos de Estadística: Tipos de datos y escalas de medición. Distribuciones de probabilidad: normal, binomial, Poisson, etc. Teorema del límite central y ley de los grandes números. 2. Estadística Descriptiva: Medidas de tendencia central: media, mediana, modo. Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar, rango intercuartílico. Representaciones gráficas: histogramas, diagramas de caja, gráficos de dispersión. 3. Probabilidad: Reglas de probabilidad y eventos independientes. Distribuciones condicionales y teorema de Bayes. Experimentos aleatorios y teoría de muestreo. 4. Inferencia Estadística y muestreo: Estimación de parámetros: intervalos de confianza. Pruebas de hipótesis: Z-test, t-test, ANOVA. Errores de Tipo I y Tipo II, poder estadístico. 5. Modelos Lineales y No Lineales: Regresión lineal simple y múltiple. Regresión logística para datos categóricos. Modelos no lineales y transformaciones. 6. Análisis Multivariado: Análisis de componentes principales (PCA). Análisis factorial y análisis de conglomerados. Técnicas de reducción de dimensionalidad. Diseño de experimentos. 7. Estadística Bayesiana: Principios de la inferencia bayesiana. Modelos jerárquicos y técnicas de muestreo como MCMC. Aplicaciones en la toma de decisiones y modelado predictivo. 8. Software Estadístico: Programación en R: paquetes dplyr, ggplot2, tidyr. Python para estadística: NumPy, Pandas, SciPy. Análisis y modelado estadístico en SPSS y Stata. Contactar en https://bonillahermes.github.io/