Curso avanzado de estadística no paramétrica con R y Python

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What you’ll learn

  • Introducción al mundo de la estadística no paramétrica.
  • Diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica.
  • ¿Qué hacer cuando no se cumplen los supuestos paramétricos?
  • ¿Qué modelos usar en la práctica según nuestro problema?
  • Instrucciones paso a paso para usar las pruebas no paramétricas.
  • Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon, Friedman, Spearman, etc.
  • Implementación de los análisis y códigos en R y Python.
  • Estudio de datos médicos de extracción de tejido cancerígeno.
  • Estudio de valoración de jueces en una cata de vinos.
  • Estudio de eficacia de medicamentos en pacientes.
  • Muchos más ejemplos de datos reales para practicar.
  • Cómo crear informes de resultados de alta calidad.
  • Cómo explicar los resultados estadísticos numéricos y visuales.

Who this course is for:

  • Estudiantes de ingenierías, medicina o economía que busquen entender los métodos de la estadística no paramétrica.
  • Estudiantes de Estadística que quieran profundizar en esta área más específica.
  • Ingenieros de IA y ML que quieran conocer acerca del análisis de datos cuando no se cumplen los supuestos paramétricos.
  • Estudiantes de doctorado que quieran conocer o estén investigando acerca de la estadística no paramétrica.
  • Empresas o usuarios que quieran hacer análisis de datos médicos, comparaciones de grupos independientes o relacionados con los métodos no paramétricos.
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