¿Qué aprenderás?
Este curso te introducirá a una variedad de métodos no paramétricos, abarcando desde pruebas simples hasta técnicas avanzadas. Descubrirás cómo estas herramientas permiten analizar datos en situaciones donde las técnicas paramétricas tradicionales fallan.
- Fundamentos de la estadística no paramétrica: Diferencias clave entre métodos paramétricos y no paramétricos.
- Pruebas exactas y de hipótesis: Determinación de proporciones, como si el 75% de las personas tienen acceso a servicios básicos, sin asumir normalidad.
- Aleatoriedad en los datos: Métodos para evaluar si los datos se comportan de forma aleatoria.
- Comparación entre grupos independientes: Análisis de diferencias en distribución, comportamiento o mediana entre dos o más muestras independientes, sin asumir normalidad.
- Comparaciones para muestras relacionadas: Evaluación de datos emparejados, como mediciones tomadas antes y después de un tratamiento.
- Asociación entre variables cualitativas: Pruebas para determinar independencia o asociación entre variables categóricas, como nivel socioeconómico y región geográfica.
- Ajuste de modelos no paramétricos: Métodos para analizar relaciones no lineales entre variables, sin necesidad de especificar una forma funcional previa.
- Evaluación de distribuciones: Pruebas para determinar si los datos siguen una distribución específica, como la normal, o si la distribución es similar entre grupos.
¿Por qué tomar este curso?
La estadística no paramétrica es una herramienta esencial en el arsenal de cualquier analista de datos. Al eliminar las restricciones distribucionales, estas técnicas amplían las posibilidades de análisis, especialmente con datos reales que no siempre cumplen con los supuestos teóricos. Aprenderás a aplicar estas herramientas en diversos contextos, desde la investigación científica hasta aplicaciones empresariales.
¡Desarrolla tus habilidades en estadística no paramétrica y domina el análisis de datos en escenarios complejos!
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Temario: Temario Estadistica no parametrica
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