Inferencia Estadística con R
Este taller tiene como objetivo introducirnos al tema de la estadística inferencial. Realizar inferencias sobre poblaciones es uno de los pasos más importantes en todo proyecto analítico.
El taller inicia con una introducción a las distribuciones muestrales. Cubre los temas del Teorema del Límite Central y las técnicas de estadística inferencial básica como la estimación por intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. Al terminar este taller, el participante será capaz de realizar inferencias sobre poblaciones de interés a partir de una muestra aleatoria.
Dirigido a: Público en general que desea empezar a aprender y aplicar las técnicas básicas de inferencia estadística usando R.
En este taller aprenderás a:
- Reconocer una distribución muestral.
- Definir y aplicar el Teorema del límite central.
- Comprender qué es la estimación por intervalos de confianza y cómo se aplica.
- Comprender los principios detrás de la prueba de hipótesis.
- Realizar pruebas de hipótesis en R para una muestra.
y cómo aplicarlo.
La duración de cada sección son solo estimaciones y pueden variar de acuerdo con el progreso de la clase
Parte 1: Distribuciones Muestrales y el Teorema del Límite Central
- Introducción a las distribuciones muestrales
- Introducción al Teorema del Límite Central
Parte 2: Estimación por Intervalos de Confianza
- Estimación de la media poblacional
- Estimación de la proporción poblacional
Parte 3: Introducción a las pruebas de hiópótesis
- Fundamentos de pruebas de hipótesis
- Errores del Tipo I y Tipo II
- Nivel de significación
Parte 4: Pruebas de Hipótesis con una muestra
- Contrastes de hipótesis para una media
- Contrastes de hipótesis para una proporción
Denise Chalan Llajaruna
Denise pertenece a la plana docente en diversas universidades como en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM), la Universidad del Pacífico (UP) y la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Se ha desempeñado como jefe de Procesos en la Compañía Peruana de Estudios de Mercados y Opinión Pública CPI.
Denise es egresada como Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Trujillo, ha culminado sus estudios de la maestría en Estadística Aplicada en la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM). Entre sus áreas de investigación se encuentra: Estadística Computacional, Diseños Experimentales, Inferencia Estadística, Métodos de Machine Learning y Técnicas Multivariadas.
Denise, en conjunto con otros docentes posee una publicación de un libro de Ciencia de datos en R. También se ha desempeñado como expositora en cursos de extensión de R y RStudio brindados por el Departamento Académico de Estadística e Informática (DAEI) de La Facultad de Economía y Planificación y el Grupo NEXUS de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM).
Se requieren los siguientes conocimientos previos
- Manejo de datos con R.
- Conocimientos de estadística descriptiva (medidas de tendencia central y variabilidad)
Herramientas necesarias
- R instalado: https://cran.r-project.org/
- R Studio instalado: https://rstudio.com/
Antes de asistir:
1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.
2. Instale la última versión de R desde https://www.r-project.org/
3. Instale la última versión de RStudio desde http://www.rstudio.com/ide/download/
4. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.