La probabilidad es una medida numérica de la posibilidad de que ocurra un evento específico en un experimento aleatorio.
En estadística, se utilizan diferentes distribuciones de probabilidad para modelar los datos, como la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson.
Estas distribuciones se utilizan para describir la distribución de los valores de una variable y para hacer inferencias estadísticas sobre una población a partir de una muestra.
La incertidumbre se refiere a la imposibilidad de conocer con certeza el valor de una variable o el resultado de un experimento.
En estadística, la incertidumbre se puede medir utilizando intervalos de confianza y test de hipótesis.
Los intervalos de confianza proporcionan un rango de valores posibles para un parámetro de población dada una muestra, y los test de hipótesis permiten determinar si los datos son consistentes con una hipótesis específica sobre un parámetro de población.
En resumen, la probabilidad es una medida numérica de la posibilidad de un evento y la incertidumbre se refiere a la imposibilidad de conocer con certeza el valor de una variable.
Ambas son fundamentales en la estadística y se utilizan juntas para inferir sobre una población a partir de una muestra.
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Este curso se enfoca en cómo los analistas pueden medir y describir la confianza que tienen en sus hallazgos.
El curso comienza con una descripción general de las reglas y conceptos clave de probabilidad que rigen el cálculo de las medidas de incertidumbre.
Luego aplicaremos estas ideas a las variables (que son los componentes básicos de las estadísticas) y sus distribuciones de probabilidad asociadas. La segunda mitad del curso profundizará en el cálculo e interpretación de la incertidumbre.
Discutiremos cómo realizar una prueba de hipótesis usando estadísticas de prueba e intervalos de confianza.
Finalmente, consideraremos el papel de la prueba de hipótesis en un contexto de regresión, incluido lo que podemos y no podemos aprender de la significancia estadística de un coeficiente.
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