Data Analysis Tutorials

Aprende a crear un gráfico de barras en Excel con esta guía para principiantes. Explora los tipos de gráficos, consejos de formato, funciones dinámicas y técnicas de resolución de problemas.

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Sumérgete en el mundo del p-hacking, donde manipular el valor p resulta tentador. Aprende las diferentes trampas del p-hacking y cómo detectarlas y prevenirlas.

Comprende qué significa el coeficiente de determinación en el análisis de regresión. Aprende cómo se calcula, cómo interpretar su valor y cuándo utilizar el R cuadrado ajustado y el R cuadrado parcial en su lugar.

Aprende a identificar relaciones entre variables utilizando la correlación. Descubre los distintos tipos de coeficientes de correlación y sus aplicaciones.

Aprende cuándo utilizar la regresión de Poisson, cómo interpretar los resultados a través de las razones de tasas de incidencia, e implementa técnicas esenciales en R.

Aprende cómo la función de masa de probabilidad define las distribuciones de probabilidad discretas. Explora sus propiedades, ejemplos y diferencias con las funciones de densidad de probabilidad.

Aprende qué significa RMSE en el análisis de regresión, cómo calcularlo y cuándo utilizarlo para evaluar el rendimiento del modelo. Mira ejemplos en Python y R con interpretaciones prácticas.

Calcula la media de datos numéricos, lógicos y ponderados utilizando las funciones de media incorporadas en R. Comprende cómo tratar los valores perdidos y aplica la función a vectores y marcos de datos.

Desde los conceptos básicos hasta la implementación avanzada, aprende a construir diagramas Sankey eficaces utilizando herramientas populares. Descubre los componentes clave, las mejores prácticas y los principios de diseño que hacen que las visualizaciones de flujo sean convincentes y perspicaces.

Utiliza este método para hacer mejores predicciones a partir de datos del mundo real. Aprende a minimizar los errores y a encontrar la línea de tendencia más fiable.

Comprende cómo ayuda la distribución t cuando el tamaño de las muestras es pequeño o se desconoce la varianza de la población. Compárala con las distribuciones normal y Z para saber cuándo es adecuada cada una.