- 1

Inferencia Estadística: Fundamentos y Aplicaciones con Simulación en R
02:59 - 2

Valor Esperado Condicional en Ciencia de Datos
07:53 - 3

Poblaciones y Muestras: Conceptos y Generalización Estadística
03:51 - 4
Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Métodos y Aplicaciones
05:40 - 5

Estimadores y Parámetros en Ciencia de Datos
04:49 - 6

Estimación Paramétrica y No Paramétrica en Ciencia de Datos
04:16 - 7

Gráficos y Espacio de Parámetros en Modelos Estadísticos
04:35 - 8

Estimadores Puntuales y su Comportamiento Aleatorio
04:56 - 9

Intervalos de Confianza: Cálculo y Significado en Estadística
05:36 - 10

Tamaño Muestral y su Impacto en la Precisión Estadística
08:44 - 11

Sesgo y Varianza en Ciencia de Datos: Precisión y Exactitud
07:52 - 12

Teoría No Paramétrica: Estimación y Modelos Aplicados
04:48 - 13

Estimación Funcional: Kernel y Funciones de Densidad Acumulada
05:34 - 14

Estimación Funcional del Valor Esperado Condicional
03:21 - 15

Inferencia Estadística con Bootstrapping para Modelos Paramétricos
04:48 - 16

Validación Cruzada y Generalización de Modelos Estadísticos
04:50 - 17
Pruebas de Hipótesis: Conceptos y Aplicaciones Estadísticas
07:07 - 18

Pruebas de Hipótesis: P Valor y Significancia Estadística
02:43
Simulación de Datos con R: Teoría a la Práctica
Clase 19 de 37 • Curso de Estadística Inferencial con R
Contenido del curso
- 19

Simulación de Datos con R: Teoría a la Práctica
05:30 - 20
Instalación de R y RStudio en Windows, macOS y Ubuntu
01:47 - 21

Simulación de Datos en R: Distribuciones y Modelos Lineales
12:18 - 22

Simulación de Estimación de Parámetros usando R
11:21 - 23

Simulación de Intervalos de Confianza para Poblaciones Normales
08:07 - 24

Simulación de Convergencia de Estimadores con Diferentes Tamaños Muestrales
10:41 - 25

Estimación Kernel y Distribución Acumulada Empírica
11:37 - 26

Estimación Condicional con Redes Neuronales en R
10:10 - 27

Estimación Kernel: Aplicación en Distribución Uniforme y Normal
07:34 - 28

Boostrapping en R para Regresión Lineal: Implementación y Análisis
19:25 - 29

Validación cruzada en redes neuronales usando R
16:32 - 30

Simulación de Potencia en Pruebas de Hipótesis con R
13:59
- 31

Análisis Estadístico del Examen Saber Once con R
08:02 - 32

Estimación de Intervalos de Confianza para Comparar Poblaciones con y sin Internet
16:22 - 33

Pronóstico de Puntaje en Matemáticas con Redes Neuronales
09:59 - 34

Generalización de Redes Neuronales a Poblaciones Completas
10:06 - 35

Análisis de Tamaño Muestral Óptimo para Redes Neuronales
09:16 - 36

Interpretación de Redes Neuronales en Predicción Educativa
09:46
¿Cómo evolucionó la búsqueda de la verdad a través del tiempo?
La historia de la ciencia es un reflejo de cómo ha cambiado nuestra manera de buscar y validar la verdad. Inicialmente, Aristóteles introdujo la lógica como una herramienta infalible para llegar a conclusiones verdaderas, siempre y cuando se siguiera un razonamiento lógico. Esta fue la forma predominante de pensar hasta que figuras como Leibniz intensificaron esta idea mediante el desarrollo de un cálculo proposicional.
¿Cuál fue el impacto de los experimentos en el método científico?
Con el tiempo, el enfoque lógico fue cuestionado por científicos como Galileo y Descartes. Estos propusieron un nuevo método para validar verdades: el experimento. El método experimental se convirtió en la base de las ciencias durante la revolución científica. Sin importar cuán lógicas fueran las afirmaciones, si no podían ser comprobadas experimentalmente, no eran reconocidas como verdaderas.
¿Qué es la falsabilidad según Karl Popper?
Karl Popper introdujo el concepto de falsabilidad, argumentando que una teoría científica es válida solo hasta que un experimento la contradiga. La ciencia, por lo tanto, pasó de ser un campo de verdades absolutas a un proceso en constante revisión y validación, donde una teoría es solo tan buena como su capacidad para resistir ser descartada por nuevos hallazgos.
¿Cómo se incorporaron las estadísticas a las ciencias humanas?
El determinismo de las ciencias naturales no siempre se aplica a las ciencias humanas, donde el comportamiento humano y social introduce una gran aleatoriedad. Personajes como Emil Durkheim, John Snow y Francis Galton comenzaron a integrar el análisis de datos en campos como la sociología, epidemiología y psicometría, lo que marcó el inicio de una nueva forma de hacer ciencia.
¿Quiénes fueron pioneros en el uso de datos en ciencias sociales?
- Emil Durkheim: Integró estadísticas en la sociología, analizando fenómenos sociales de manera sistemática.
- John Snow: Considerado uno de los padres de la epidemiología, utilizó el análisis de datos para rastrear la fuente de una epidemia de cólera.
- Francis Galton: Introdujo el análisis de datos en la psicometría y antropometría, mediando característica humana con datos cuantitativos.
¿Por qué es importante la ciencia de datos en la actualidad?
Hoy en día, el análisis de datos no solo es parte integral de las ciencias sociales, sino una herramienta crítica en todas las ramas del conocimiento. La ciencia de datos se ha consolidado como un método científico esencial, permitiendo que las decisiones sean fundamentadas en evidencia cuantitativa y no solo en hipótesis teóricas.
¿Qué sigue en el mundo de la ciencia y los datos?
Con la base teórica firmemente establecida, la siguiente etapa es la simulación y aplicación práctica. Mediante el uso del software R, se van a recrear estos conocimientos para ver cómo funcionan en escenarios simulados. Este enfoque práctico fortalecerá la comprensión y aplicación del análisis de datos en contextos reales, animando a los estudiantes a sumergirse de lleno en el mundo de la programación y los datos. ¡El aprendizaje es un viaje continuo, y el mundo de los datos ofrece un sinfín de posibilidades por descubrir!