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Teoría
Qué aprenderás y qué es Estadística Inferencial
Valor esperado condicional
Muestras y poblaciones
Muestreo
Estimadores y parámetros
Casos paramétricos y no paramétricos
El espacio de parámetros
Estimación puntual
Estimación por intervalo
Tamaño muestral
Sesgo y varianza
Teoría no paramétrica
Estimación funcional: una sola variable
Estimación funcional: valor esperado condicional
Bootstrapping
Validación cruzada
Introducción a las pruebas de hipótesis
Pruebas de hipótesis
Simulación
Teorías formales
Instalación de R
Explorando datos simulados
Simulando estimadores puntuales
Simulando intervalos de confianza
Observando el comportamiento del tamaño muestral
Estimando distribuciones simuladas
Red neuronal vs. regresión lineal
Examinando el sesgo y la varianza
Haciendo un bootstrapping a un modelo
Hagamos la validación cruzada
Revisemos la potencia de una prueba
Proyecto
Estimación de parámetros con datos reales
Estimación por intervalo de parámetros con datos reales
Red neuronal de pronóstico con datos reales
Validación cruzada de nuestra red neuronal
Calculando el tamaño óptimo de la muestra
Contextualización de la red neuronal
Conclusiones
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Minuto 4:26 este John Snow si sabia mucho. (sorry me ganó)
Snow concluyó que el cólera no se contagiaba por el aire o al respirar y pensó que debía ser algo que se ingería.
“La comunidad minera ha sufrido más que cualquier otra en Inglaterra, una circunstancia que creo que solo puede explicarse por el modo de comunicación de la enfermedad: no hay baños en las minas, los obreros pasan tanto tiempo en ellas que están obligados a llevar su comida que se comen, invariablemente, con las manos sucias y sin cubiertos”.
John Snow se dio cuenta de que el cólera se estaba propagando de persona a persona, específicamente cuando las heces que contenían el virus del cólera eran ingeridas inadvertidamente.
El caso de la bomba de agua
“Tan pronto como fui al lugar, me di cuenta de que todas las muertes habían tenido lugar en las cercanía de la bomba de agua”.
Más tarde se descubrió que una fosa séptica debajo de una de las casas cercanas estaba goteando en el pozo que suministraba la bomba de agua.
Si tu experimento necesita
estadística, hubiera sido
necesario hacer un
experimento mejor
Ernest Rutherford
En este momento,
la ciencia de datos es
una forma científica
Lo dicho por Karl Popper me resulta muy interesante.
Evolución científica. Afirmaciones de Karl Popper y otros.
David Hume (1711 - 1776) se enfoca en
la comprobación por medio de hechos.
Karl Popper (1902 - 1994) una teoría
científica es válida a menos que un
resultado obtenido contradiga los
resultados predichos por la teoría.
Thomas Kuhn (1922 - 1996) estudia
las revoluciones científicas.
Émile Durkheim, (1858 – 1917),
sociólogo y filósofo francés. Precursor
del análisis de datos en ciencias sociales.
Reglas del método sociológico.
John Snow, (1813 – 1858), precursor del
análisis de datos en ciencias de la salud.
Sentó las bases teórico-metodológicas
de la epidemiología.
Francis Galton (1822 - 1911),
implementó el análisis de datos en
antropometría, psicometría y genética.
La forma es más
importante que el fondo
Básicamente estamos hablando del Método Cientifico
Buena info! Me interesa más la parte de la ciencia de datos de la epidemiología
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