Tremendo Tutorial sobre como identificar y aplicar la prueba de hipótesis de una muestra así como cuando utilizarla y las distintas formulas con R / #Rstudio #OneSample #Ztest
- Como utilizar apropiadamente Z-test en R: paso a paso
- Utilizando biblioteca y funcion z.test en R
-- Es el numero de observaciones de mi muestra mayor a 30?? menor?? n ??
-- Y si no hay normalidad de los datos? graficos boxplot
-- Como leer la salida de datos ?? como se concluye?
-- Cuando aplicar prueba de hipotesis ?? media de hipótesis nula?
-- Region de rechazo?? two sided? greater ?? dos lados?
-- Curva normal o t-student ??
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- Tutorial T-test Prueba Hipotesis de media Una muestra con R : https://youtu.be/rlsGwZpiZck
- Prueba Hipotesis n mayor a 30 : https://youtu.be/JvY62yT9MeY
- Prueba de Hipotesis Proporciones Test: Paxlovid Pfizer Pildora contra covid19 | R Ensayos Clinicos: https://youtu.be/rawnQAHRRmQ
Prueba de hipotesis con #R / #Rstudio: https://youtu.be/555wDCmZqBo
- #Pruebadehipotesis una muestra: One sample t test
- Prueba de hipotesis muestras pareadas: - Paired (matched) t test
- Prueba de hipotesis dos muestra independientes: Two independent samples
- Prueba igualdad de varianzas: Variance test (Chi square and F)
- Pruebas no parametricas:
- Wilcoxon signed rank test for dependent samples or one sample
- Wilcoxon - Mann (Mann - Whitney) for independent samples
Cap 1 Analisis exploratorio y manipulacion de datos: https://youtu.be/-fgojh_5G2c
- Como eliminar columnas de un dataframe
- Valores nulos o faltantes, Tablas de contingencia / cruzadas
- Creacion de subconjuntos mediante un filtro
- Feature engineering: como crear nuevas variables
cap. 2: Analisis de relaciones o asociaciones entre variables con correlaciones: Spearman y Pearson: https://youtu.be/q9fKbvJafXU
- Que significa el coeficiente de correlacion? -1 o +1? y si es cero?
- Utilizar la biblioteca (library) reshape para la funcion melt
- Formato de tabla de datos long y que es wide, sus diferencias??
- Mapa de calor (heatmap) de correlaciones con ggplot
Cap. 3: https://youtu.be/4R4QIp_47PA
- Visualizacion de datos con ggplot2: Crear un diagrama de caja
- Diversas opciones como fill, color, aes, mapping
- Histogramas y multiples graficos con facet_grid
- Comparativa de categorias con boxplot
- Como utilizar la biblioteca (library) reshape para la funcion melt
Cap 4: Que es un radar (spider web) ? https://youtu.be/V_DzqDkSJwQ
- Manipulacion de datos con dplyr
- Ejecutando query con group_by y select
- Creando un resumen con summarize
- Como normalizar datos y escalas
Analisis de varianza ANOVA una via (one way) https://youtu.be/RsOy2bYOMfA
- Cuáles son las hipótesis iniciales del análisis de varianza?
- Cómo escribir una ecuación de un modelo ANOVA?
- Cómo comprobar los supuestos del model ANOVA one way?
- Qué gráfico me permite visualizar la normalidad de los residuales?
- Normalidad de la variable dependiente para cada grupo? shapiro test?
- Qué es la homocedasticidad? barttlet o levene test?
Capitulo 6 2da parte: https://youtu.be/U_OpN_HwuU8
- Multiple comparisons y Kruskal Wallis Test
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- graficos de barra con ggplot: https://youtu.be/AAfiiohnbO8
- graficos de pastel/ circular: https://youtu.be/AxEY9PIAQNI
- grafico boxplot diagrama de caja : https://youtu.be/rMyd1g8nWGo
- grafico de dispersion: https://youtu.be/wPK0Ba368wo
- grafico de histograma y densidad: https://youtu.be/hJBcXZf94KA
- Stat Summary Mean geom line bar: https://youtu.be/aU6if1mP384
- Stat summary y error bar estandar : https://youtu.be/A2RQ5wFzN6w
- Graficar Intervalo Confianza y Stat Summary : https://youtu.be/XFrLSf1axyQ
# Data science and statistical analysis
Curso analisis estadistico y ciencia de datos con R /Rstudio:
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## 3.1 Tablas y resumenes: https://youtu.be/-5nfpVNBMcE
## 3.2 Plots y visualizaciones: https://youtu.be/9r1G1mHBljY
## 3.3 Correlacion y causalidad: https://youtu.be/JYM0O_WGK78
## 3.4 Outliers y valores faltantes: https://youtu.be/ibRKZ1dlics
## 3.5 Codificacion de variables y el one hot encoding:
https://youtu.be/HbOFz3Qcgo4
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