
¡Sumérgete en el fascinante mundo de la estadística inferencial con nuestro libro de texto: "Estadística Inferencial para Machine Learning y Big Data con R y Python"! Escrito por los expertos Juan Gabriel Gomila, Arnau Mir y Ricardo Alberich, este libro te proporcionará una base sólida en el análisis de datos y el Data Science. La estadística inferencial es fundamental para la toma de decisiones basadas en datos y la comprensión de parámetros poblacionales. Aprenderás de la mano de profesionales con más de 30 años de experiencia en estadística, tanto en la docencia como en la aplicación práctica en la empresa. Descubre los mismos conceptos que se enseñan en carreras como matemáticas, ingeniería, economía, biología, medicina e informática. Este libro te guiará a través de una variedad de temas, incluyendo: Configuración de R, RStudio y Anaconda Navigator para Python. Diseño experimental y tipos de muestreo. Estimación puntual de parámetros poblacionales. Intervalos de confianza y su correcta interpretación. Pruebas de hipótesis para una y dos muestras, así como muestras emparejadas. Bondad de ajuste, homogeneidad e independencia. Análisis de la varianza para estudiar múltiples poblaciones. Regresión lineal simple y múltiple, y clustering. Este libro no solo te proporcionará una comprensión teórica sólida, sino que también incluye ejercicios, problemas y casos reales para poner en práctica lo que aprendas. Además, tendrás acceso a un repositorio GitHub con todo el material del curso. Una vez completes el libro, estarás preparado para continuar con cursos avanzados de análisis de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial con Juan Gabriel Gomila, todo mientras resuelves los problemas de falta de base en estadística inferencial que suelen presentarse en estos cursos. Deja atrás las dudas sobre las diferentes distribuciones de probabilidad y conviértete en un experto en estadística inferencial. ¡Prepárate para dar tus primeros pasos hacia el e
Page Count:
363
Publication Date:
2023-09-04
ISBN-13:
9798860282971
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