Este curso presenta a los alumnos los principales conceptos y herramientas para recopilar, analizar y sacar conclusiones a partir de los datos. ¿Quiere aprender las habilidades necesarias para explorar datos y hacer inferencias estadísticas? Este curso lo guía a través de la tecnología utilizada en la investigación, la resolución de problemas y la escritura para desarrollar la comprensión conceptual. Es una excelente opción para quienes ya poseen un conocimiento matemático adecuado y una capacidad de razonamiento cuantitativo. Explorará las estadísticas a través de debates y actividades, y aprenderá a diseñar encuestas y experimentos. Estudie cómo seleccionar los mejores métodos para recopilar o analizar datos. Los patrones y las tendencias son bastante comunes en las estadísticas. Tener la capacidad de describir patrones, tendencias, asociaciones y relaciones en los datos es muy útil para convertirse en un estadístico de primer nivel. El curso explica el uso de la probabilidad y la simulación para describir las distribuciones de probabilidad y definir la incertidumbre en las inferencias estadísticas. Verá cómo se puede utilizar el razonamiento estadístico para sacar conclusiones apropiadas y justificar
las afirmaciones.
Además, hay ciertos conceptos que sirven de base a las estadísticas. Conocerá los datos en contextos del mundo real. La variabilidad de los datos sugiere ciertas conclusiones sobre su distribución, pero no todas las variaciones son significativas. En este curso, comprenda cómo las estadísticas nos permiten desarrollar una comprensión compartida de la incertidumbre y la variación. Los alumnos podrán definir y representar variables categóricas y cuantitativas. Describirás y compararás las distribuciones de datos de una sola variable e interpretarás los cálculos estadísticos para evaluar las afirmaciones sobre puntos de datos o muestras individuales. Aprenda a aplicar el modelo de distribución normal en estadística. Tener acceso a un mundo de datos no tiene sentido sin la capacidad de organizarlos y analizarlos. Para desarrollar estas habilidades, los alumnos necesitarán múltiples oportunidades para interactuar con la información presentada en diferentes formatos. El curso describe los patrones y las características que se ven en los datos y, a continuación, compara las características dentro del mismo conjunto. Basándose en lo que han aprendido, los alumnos exploran las relaciones en conjuntos de datos categóricos o cuantitativos de dos variables. Podrá utilizar métodos gráficos y numéricos para investigar una asociación entre dos variables categóricas. Podrá describir la forma, la dirección, la fuerza y las características inusuales de una asociación entre dos variables cuantitativas
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Según cómo se recopilen los datos, es posible que podamos o no generalizar los hallazgos o establecer pruebas de relaciones causales. Aprenda los principios importantes del muestreo y el diseño experimental en este curso. El razonamiento probabilístico permite a los estadísticos cuantificar la probabilidad de que se produzcan eventos aleatorios a largo plazo y hacer inferencias estadísticas. Podrá analizar las simulaciones y los cálculos abstractos de probabilidad, y aprovechar su comprensión de las distribuciones de datos simuladas o empíricas. A continuación, se explicarán los principios fundamentales de la probabilidad que se utilizan para representar, interpretar y calcular los parámetros de las distribuciones de probabilidad teóricas para variables aleatorias discretas. El curso describe el razonamiento probabilístico aplicado al muestreo e introduce a los alumnos en las distribuciones muestrales de las estadísticas utilizadas para realizar inferencias. Aprenderá cómo se pueden utilizar las estadísticas muestrales para estimar los parámetros poblacionales correspondientes, las medidas del centro (media) y la variabilidad (desviación estándar). Descubra cómo se pueden determinar las distribuciones muestrales directamente a partir de los parámetros de la población. El curso examina más a fondo las diversas herramientas de visualización de datos, que es una de las dos formas principales de condensar conjuntos de datos y crear resultados consumibles. Se le explicarán las diversas ventajas de utilizar las métricas como método de interpretación de datos. ¿Se está preparando para cursos avanzados de estadística u otros campos utilizando el razonamiento estadístico? Entonces comienza este curso hoy mismo
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What You Will Learn In This Free Course
- Define the concepts of statistics a...
- Explain the several methods used in...
- List the measurable characteristic ...
- Explain the differences between the...
- Define the concepts of statistics and probability
- Explain the several methods used in interpreting relative frequency
- List the measurable characteristic of a population
- Explain the differences between the expected value of an estimator and the true value of a parameter
- List some important definitions in statistical analysis
- Explain how to construct and interpret graphical displays of distributions of univariate data
- Explain how samples are selected from populations
- Outline how conclusions are made from populations
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