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Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
La probabilidad estudia cómo hacer predicciones sobre fenómenos aleatorios. En este curso, aprenderás los conceptos de variables aleatorias, distribuciones y condicionamiento, usando como ejemplo lanzamientos de monedas. También ganarás intuición para resolver problemas de probabilidad mediante simulaciones aleatorias. Estos principios te ayudarán a entender la inferencia estadística y a aplicar técnicas para extraer conclusiones de los datos.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
La distribución binomial
Uno de los ejemplos más sencillos y comunes de un fenómeno aleatorio es lanzar una moneda: un evento que resulta "sí" o "no" con cierta probabilidad. Aquí aprenderás sobre la distribución binomial, que describe el comportamiento de una combinación de ensayos sí/no y cómo predecir y simular su comportamiento.
- Lanzar monedas en R50 XP
- Simulación de lanzamientos de moneda100 XP
- Simular extracciones de una binomial100 XP
- Densidad y densidad acumulada50 XP
- Calcular la densidad de una binomial100 XP
- Calcular la densidad acumulada de una binomial100 XP
- Variando el número de intentos100 XP
- Valor esperado y varianza50 XP
- Calcular el valor esperado100 XP
- Calcular la varianza100 XP
2
Leyes de la probabilidad
En este capítulo aprenderás a combinar varias probabilidades, como la probabilidad de que ocurran dos eventos a la vez o de que ocurra al menos uno, y a confirmar cada caso con simulaciones aleatorias. También verás algunas propiedades de sumar y multiplicar variables aleatorias.
3
Estadística bayesiana
La estadística bayesiana es un método matemáticamente riguroso para actualizar tus creencias a partir de la evidencia. En este capítulo, aprenderás a aplicar el teorema de Bayes para sacar conclusiones sobre si una moneda es justa o está sesgada, y respaldarlo con simulaciones.
4
Distribuciones relacionadas
Hasta ahora hemos hablado de la distribución binomial, pero esta es solo una de las muchas distribuciones de probabilidad que puede tomar una variable aleatoria. En este capítulo presentaremos otras tres relacionadas con la binomial: la normal, la de Poisson y la geométrica.
R
Fundamentos de probabilidad en R
Curso
completado
