Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.¿Entrenar a 2 o más personas?Pruebe DataCamp para empresas
Preferido por estudiantes en miles de empresas
Descripción del curso
El muestreo en Python es la piedra angular de la estadística de inferencia y las pruebas de hipótesis. Se trata de una poderosa habilidad utilizada en el análisis de encuestas y el diseño experimental para extraer conclusiones sin encuestar a toda una población. En este curso de Muestreo en Python, descubrirá cuándo utilizar el muestreo y cómo realizar tipos comunes de muestreo, desde el muestreo aleatorio simple hasta métodos más complejos como el muestreo estratificado y por conglomerados. Utilizando conjuntos de datos del mundo real, como puntuaciones de café, canciones de Spotify y bajas de empleados, aprenderá a estimar estadísticas de población y a cuantificar la incertidumbre en sus estimaciones generando distribuciones de muestreo y distribuciones bootstrap.
Empresas
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y másEn las siguientes pistas
Fundamentos de Estadística con Python
Ir a la pista- 1
Introducción al muestreo
GratuitoAprenda qué es el sampling y por qué es tan poderoso. También aprenderá sobre los problemas causados por el muestreo de conveniencia y las diferencias entre aleatoriedad real y pseudoaleatoriedad.
Muestreo y estimaciones puntuales50 xpMotivos del muestreo50 xpMuestreo sencillo con pandas100 xpMuestreo y cálculo sencillos con NumPy100 xpMuestreo de conveniencia50 xp¿Se pueden generalizar los resultados de la muestra?100 xp¿Son generalizables estos resultados?100 xpGeneración de números pseudoaleatorios50 xpGeneración de números aleatorios100 xpComprender las semillas aleatorias100 xp - 2
Métodos de muestreo
Es hora de ponerse manos a la obra y ejecutar los cuatro métodos de muestreo aleatorio en Python: simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.
Muestreo aleatorio simple y sistemático50 xpMuestreo aleatorio simple100 xpMuestreo sistemático100 xp¿Es el muestreo sistemático OK?100 xpMuestreo aleatorio estratificado y ponderado50 xp¿Qué método de muestreo?100 xpMuestreo estratificado proporcional100 xpMuestreo estratificado de recuentos iguales100 xpMuestreo ponderado100 xpMuestreo por conglomerados50 xpVentajas de la agrupación50 xpRealización del muestreo por conglomerados100 xpComparación de métodos de muestreo50 xp3 tipos de muestreo100 xpComparación de estimaciones puntuales100 xp - 3
Distribuciones de muestreo
Pongamos a prueba su muestreo. En este capítulo, descubrirá cómo cuantificar la precisión de las estadísticas muestrales mediante errores relativos y medir la variación de sus estimaciones generando distribuciones muestrales.
Error relativo de las estimaciones puntuales50 xpCálculo de errores relativos100 xpError relativo frente al tamaño de la muestra50 xpCreación de una distribución de muestreo50 xpReproducción de muestras100 xpParámetros de replicación50 xpDistribuciones muestrales aproximadas50 xpDistribución muestral exacta100 xpGeneración de una distribución de muestreo aproximada100 xpExacto frente a aproximado50 xpErrores estándar y teorema central del límite50 xpMedias de distribución de la población y del muestreo100 xpVariación de la población y de la distribución muestral100 xp - 4
Distribuciones Bootstrap
Se familiarizará con el remuestreo para realizar bootstrapping y estimar la variación en una población desconocida. Aprenderá la diferencia entre distribuciones de muestreo y distribuciones bootstrap mediante remuestreo.
Introducción al bootstrapping50 xpPrincipios del bootstrapping100 xp¿Con o sin sustitución?100 xpGenerar una distribución bootstrap100 xpComparación de las distribuciones de muestreo y bootstrap50 xpEstadísticas Bootstrap y estadísticas de población50 xpDistribución muestral frente a distribución bootstrap100 xpComparar medias muestrales y bootstrap100 xpComparar las desviaciones típicas de muestreo y bootstrap100 xpIntervalos de confianza50 xpInterpretación del intervalo de confianza50 xpCálculo de intervalos de confianza100 xp¡Enhorabuena!50 xp
Empresas
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y másEn las siguientes pistas
Fundamentos de Estadística con Python
Ir a la pistaColaboradores
Requisitos Previos
Introduction to Statistics in PythonJames Chapman
Ver Mas
Curriculum Manager, DataCamp
¿Qué tienen que decir otros alumnos?
¡Únete a 13 millones de estudiantes y empieza Muestreo en Python hoy mismo!
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.