El análisis estadístico inferencial es una rama de la estadística que se utiliza para inferir información sobre una población a partir de una muestra de datos.
Con el análisis estadístico inferencial, puedes hacer predicciones sobre una población y evaluar la precisión de esas predicciones.
Python es un lenguaje de programación popular y versátil que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el análisis estadístico inferencial.
Hay muchas librerías y módulos integrados en Python que pueden utilizarse para realizar análisis estadísticos inferenciales.
Una de las librerías más populares para el análisis estadístico en Python es scipy. Esta librería proporciona una amplia gama de funciones y herramientas para realizar análisis estadísticos, incluyendo pruebas de hipótesis, análisis de regresión y análisis de varianza.
Otra librería popular para el análisis estadístico en Python es statsmodels. Esta librería proporciona una amplia gama de funciones y herramientas para realizar análisis estadísticos, incluyendo pruebas de hipótesis, análisis de regresión y modelos de series temporales.
Además de estas librerías, hay muchas otras herramientas y módulos integrados en Python que pueden utilizarse para realizar análisis estadísticos inferenciales.
Algunos ejemplos incluyen numpy, que proporciona una amplia gama de funciones matemáticas y estadísticas, y pandas, que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos para facilitar la manipulación y el análisis de datos.
En resumen, Python es un lenguaje de programación poderoso y versátil que tiene una gran cantidad de herramientas y librerías disponibles para el análisis estadístico inferencial.
Si estás interesado en aprender a realizar análisis estadísticos inferenciales con Python, hay muchos recursos disponibles para ayudarte a empezar.
Análisis Estadístico Inferencial con Python por la Universidad de Michigan
En este curso, exploraremos los principios básicos del uso de datos para realizar estimaciones y pruebas teóricas.
Analizaremos datos categóricos y cuantitativos, comenzando con técnicas de un solo grupo y expandiéndonos para abordar las comparaciones entre dos grupos. Aprenderemos a construir intervalos de confianza.
También usaremos datos de muestra para probar si las teorías sobre los valores de los parámetros son consistentes con los datos. Se prestará especial atención a la correcta interpretación de los resultados de la inferencia.
Al final de cada semana, los estudiantes aplicarán lo que han aprendido usando Python en un entorno de curso.
En estas sesiones de laboratorio, los estudiantes seguirán tutoriales que se centran en estudios de casos específicos para ayudar a solidificar los conceptos estadísticos de la semana, que incluirán una inmersión más profunda en las bibliotecas de Python, incluidas Statsmodels, Pandas y Seaborn.
Este curso es ofrecido por la Universidad de Míchigan
La misión de la Universidad de Michigan es servir a la gente de Michigan y del mundo a través de la preeminencia en la creación, comunicación, preservación y aplicación del conocimiento, el arte y los valores académicos, y en el desarrollo de líderes y ciudadanos que desafíen el presente y enriquezcan el futuro.
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