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Curso

Muestreo en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 8/2024

Domina el muestreo para obtener estadísticas más precisas con menos datos.

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RProbability & Statistics

4 h

15 vídeos

51 Ejercicios

4,000 XP

24,697

Certificado de logros

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Prueba para empresas

Descripción del curso

El muestreo es un pilar de la inferencia estadística y las pruebas de hipótesis. Es fundamental en el análisis de encuestas y el diseño experimental. Este curso explica cuándo y por qué el muestreo es importante, y te enseña a realizar los tipos de muestreo más comunes, desde el muestreo aleatorio simple hasta métodos más complejos como el muestreo estratificado y por conglomerados. Más adelante, el curso aborda la estimación de estadísticas poblacionales y cómo cuantificar la incertidumbre de tus estimaciones generando distribuciones muestrales y distribuciones bootstrap. A lo largo del curso, trabajarás con conjuntos de datos reales sobre valoraciones de café, canciones de Spotify y rotación de personal.

Requisitos previos

Introduction to Statistics in R

1

Introduction to Sampling

Learn what sampling is and why it is useful, understand the problems caused by convenience sampling, and learn about the differences between true randomness and pseudo-randomness.

Sampling and point estimates

Reasons for sampling

Simple sampling with dplyr

Simple sampling with base-R

Convenience sampling

Are findings from the sample generalizable?

Are these findings generalizable?

Pseudo-random number generation

Generating random numbers

Understanding random seeds

Iniciar Capítulo

2

Sampling Methods

Learn how to and when to perform the four methods of random sampling: simple, systematic, stratified, and cluster.

Simple random and systematic sampling

Simple random sampling

Systematic sampling

Is systematic sampling OK?

Stratified and weighted random sampling

Which sampling method?

Proportional stratified sampling

Equal counts stratified sampling

Weighted sampling

Cluster sampling

Benefits of clustering

Performing cluster sampling

Comparing sampling methods

3 kinds of sampling

Summary statistics on different kinds of sample

Iniciar Capítulo

3

Sampling Distributions

Learn how to quantify the accuracy of sample statistics using relative errors, and measure variation in your estimates by generating sampling distributions.

Relative error of point estimates

Calculating relative errors

Relative error vs. sample size

Creating a sampling distribution

Replicating samples

Replication parameters

Approximate sampling distributions

Exact sampling distribution

Approximate sampling distribution

Exact vs. approximate

Standard errors and the Central Limit Theorem

Population & sampling distribution means

Population and sampling distribution variation

Iniciar Capítulo

4

Bootstrap Distributions

Learn how to use resampling to perform bootstrapping, used to estimate variation in an unknown population. Understand the difference between sampling distributions and bootstrap distributions.

Introduction to bootstrapping

Principles of bootstrapping

With or without replacement

Generating a bootstrap distribution

Comparing sampling and bootstrap distributions

Bootstrap statistics and population statistics

Sampling distribution vs. bootstrap distribution

Compare sampling and bootstrap means

Compare sampling and bootstrap standard deviations

Confidence intervals

Confidence interval interpretation

Calculating confidence intervals

Congratulations!

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