Este repositorio contiene notas propias del Curso de EstadísticaInferencial para Ciencia de Datos e Inteligencia artificial. Enlace 🚀
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
Para descargar el repositorio utilizar:
git clone https://github.com/ndcastillo/inferential-statistics-DS-AI.git
wget https://github.com/ndcastillo/inferential-statistics-DS-AI.git
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