Uso de R - EST145
1
Introducción
2
Análisis univariado
2.1
Caso: Encuesta a médicos y enfermeros.
2.1.1
Lectura de datos.
2.1.2
Exploración básica
2.1.3
Análisis univariado
2.1.4
Ejercicio
3
Análisis bivariado
3.1
Dos variables cualitativas
3.1.1
Lectura de datos.
3.1.2
Exploración básica.
3.1.3
Análisis univariado.
3.1.4
Análisis bivariado
3.1.5
Ejercicio
3.2
Una variable cualitativa y otra cuantitativa
3.2.1
Lectura de datos.
3.2.2
Exploración básica.
3.2.3
Análisis univariado.
3.2.4
Análisis bivariado.
3.2.5
Ejercicio
3.3
Variables cuantitativas.
3.3.1
Caso 1: BMI
3.3.2
Caso 2: Arboles
4
Variables aleatorias
Ejemplo: Lanzamiento de moneda
Tipos de variables aleatorias
Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias continuas
4.1
Variables Aleatorias Discretas
4.1.1
Función de distribución de probabilidad f(X)
4.1.2
Función de probabilidad acumulada F(X)
4.1.3
Función Cuantil
\(Q(p)\)
4.1.4
Esperanza
4.1.5
Media y varianza.
4.1.6
Propiedades
Ejercicio
4.2
Variables Aleatorias Continuas
4.2.1
Función de densidad – f(x)
Modelos de probabilidad notables.
Experimento Bernoulli
4.3
Distribución Bernoulli
4.3.1
Media y varianza
4.4
Distribución Binomial
4.4.1
Media y varianza
4.4.2
Gráficamente
4.4.3
Aplicaciones
4.5
Distribución Hipergeométrica
4.5.1
Esperanza y varianza
4.5.2
Gráficamente
4.5.3
Aplicaciones
4.6
Distribución Poisson
4.6.1
Esperanza y varianza
4.6.2
Gráficamente: Distribución Poisson
4.6.3
Aplicaciones
5
Modelos Notables para v.a. continuas
5.1
Modelo: Exponencial
5.1.1
Función de densidad f
5.1.2
Función acumulada F
5.1.3
Gráficamente
5.1.4
Esperanza y varianza.
5.1.5
Nota: Otros parametros.
5.1.6
Ejercicios:
5.2
Modelo: Gamma
5.2.1
Función de densidad f
5.2.2
Graficamente
5.2.3
Esperanza y varianza
5.2.4
Ejercicios
5.3
Modelo: Weibull
5.3.1
Función de densidad f
5.3.2
Función acumulada F
5.3.3
Ejercicios
5.3.4
Calculos en R
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Estadística
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