Programa del Curso
Preparación de una base de datos para su análisis
- Gestión de la recopilación de datos
- Operaciones sobre variables
- Transformación de las variables funciones seleccionadas (logarítmicas, exponenciales, etc.)
Estadísticas paramétricas y no paramétricas, o cómo ajustar un modelo a los datos
- Escala de medición
- Tipo de distribución
- Valores atípicos y observaciones influyentes (Outliers)
- Tamaño de la muestra
- Teorema del límite central
Estudiar las diferencias entre las características de la estadística
- Pruebas basadas en el promedio y los medios
Análisis de correlación y similitudes
- Correlaciones
- Análisis de componentes principales
- Análisis de conglomerados
Predicción: análisis de regresión simple y multivariante
- Método de los mínimos cuadrados
- Modelo lineal
- Modelos de regresión de variables instrumentales (dummy, efecto, codificación ortogonal)
Inferencia estadística
Requerimientos
Conocimiento de SPSS y de las bases de la estadística. El participante del curso debe completar la capacitación de SPSS Statistics Predictive Analytics Software.
Testimonios (8)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
We were using road accident data for practicals
Maphahamiso Ralienyane - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
Materiales de planificación bien pensados y de alta calidad.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Curso - Forecasting with R
Traducción Automática
No era aburrido, el entrenador podía mantener la atención, los temas se cubrían en profundidad.
Marta - Ministerstwo Zdrowia
Curso - Advanced R Programming
Traducción Automática
very tailored to needs
Yashan Wang
Curso - Data Mining with R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso - Programming with Big Data in R
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Curso - R
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.