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Contains inferential statistical practices for machine learning models and analyses. Using Python and developing statistical thinking to work with a limited sample of data and be able to generate predictions about it. Applying confidence intervals to estimate unknown values. Using bootstrapping to simulate data acquisition repeatedly. Development of hypotheses of their models. Sampling of populations to facilitate analysis.

Este repositorio contiene notas propias del Curso de EstadísticaInferencial para Ciencia de Datos e Inteligencia artificial. Enlace 🚀

Articulos Creados

Ruta Relativa ./articles

• 10 Intervalos de Confianza.md
• 11 Cálculo de intervalo de confianza.md
• 12 Cálculo de intervalo de confianza en Python.md
• 13 Pruebas de hipótesis.md
• 14 Tipos de pruebas de hipótesis.md
• 15 Tipos de errores.md
• 16 Pruebas de hipótesis en Python t de Student.md
• 17 Pruebas de hipótesis en Python Pearson y ANOVA.md
• 18 Bootstrapping.md
• 19 Bootstrapping en Python.md
• 2 Estadísticos principales.md
• 20 Validacióm Cruzada.md
• 21 Validación cruzada en Python.md
• 22 Conclusiones.md
• 3 Poblaciones normales.md
• 4 Introducción al muestreo y teorema central del límite.md
• 5 Funciones de muestreo en Python.md
• 6 Muestreo estratificado en Python.md
• 7 La media muestral.md
• 8 Varianza y desviación estándar muestral.md
• 9 Varianza y desviación estándar muestral en Python.md

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Cuadernos de Python

Ruta Relativa: ./books-python

• Bootstraping_en_Python.ipynb
• Funciones_de_Muestreo.ipynb
• Intervalos_de_Confianza_para_16_PAM.ipynb
• Tipos de prueba de Hipotesis.ipynb
• Tipos_de_prueba_de_Hipótesis.ipynb
• Varianza_y_Desviación_Estandar_Muestral_y_Poblacional.ipynb
• Varianza_y_Desviación_Estandar_muestral_en_Python.ipynb