Este repositorio contiene el material del curso SOL114 Análisis de Datos II (Probabilidad e Inferencia Estadística), dictado el segundo semestre 2023 a estudiantes de pregrado del Departamento de Sociología de la Universidad Católica de Chile. Para mayores detalles ver el [programa] y [calendario] del curso.
- El concepto de integral, "Calculus Made Easy", 1910:
[calculus] - Tutorial:
[tutorial]
- Muy bueno este libro:
[libro]
| Día | Mes | Contenido | Presentación | Cap. QSS | Shiny apps |
|---|---|---|---|---|---|
| 7 | Ago | Introducción | [Pres] [Code] |
||
| 9 | Ago | Fundamento de probabilidades | [Pres] [Code] |
6.1 | |
| 16 | Ago | Probabilidad condicional, teorema de Bayes | [Pres] [Code] |
6.2 | |
| 21 | Ago | Variables aleatorias y distrib. discretas | [Pres] [Code] |
6.3.1-6.3.3 | |
| 30 | Ago | Distribuciones continuas | [Pres] [Code] |
6.3.4 | |
| 30 | Ago | Momentos: valor esperado | [Pres] [Code] |
6.3.5 | |
| 4 | Sep | Momentos: varianza, Puntaje-Z | [Pres] [Code] |
6.3.5 | |
| 6 | Sep | Distribución Normal Standard | [Pres] [Code] |
||
| 13 | Sep | Ley de los grandes números | [Pres] [Code] |
6.4 | [Shiny] |
| 20 | Sep | Teorema del Límite Central | [Pres] [Code] |
6.4 | [Shiny] |
| 25 | Sep | Estimación puntal | [Pres] [Code] |
||
| 20 | Sep | Distribución muestral, sesgo y varianza | [Pres] [Code] |
[Shiny] |
|
| 16 | Oct | Distribución muestral (again) | [Pres] [Code] |
||
| 18 | Oct | Intervalos de Confianza (IC) | [Pres] [Code] |
[Shiny] |
|
| 23 | Oct | IC para media y proporción muestral | [Pres] [Code] |
||
| 25 | Oct | IC con varianza desconocida & Boostrap | [Pres] [Code] |
||
| 30 | Oct | Test de hipótesis | [Pres] [Code] |
||
| 6 | Nov | Test de media/proporciones en 1 muestra | [Pres] [Code] |
||
| 13 | Nov | Test de media/proporciones en 2 muestras | [Pres] [Code] |
||
| 27 | Nov | Tablas de contingencia y Test de χ² | [Pres] [Code] |
||
| 29 | Nov | Correlación de Pearson | [Pres] [Code] |
| Día | Fecha | Contenido | Material |
|---|---|---|---|
| 1 | 15 de agosto | R | |
| 2 | 22 de agosto | R | |
| 3 | 29 de agosto | ||
| 4 | 5 de septiembre | variables aleatorias | |
| 5 | 12 de septiembre | variables aleatorias | |
| 6 | 19 de septiembre | ||
| 7 | 26 de septiembre | error estándar e intervalos de confianza | |
| 8 | 3 de octubre | repaso | |
| 9 | 10 de octubre | ||
| 10 | 17 de octubre | ||
| 11 | 24 de octubre | test de hipótesis | |
| 12 | 31 de octubre | repaso | |
| 13 | 7 de noviembre | ||
| 14 | 14 de noviembre | gráficos ridge | |
| 15 | 21 de noviembre | scatterplot y correlaciones | |
| 16 | 28 de noviembre | tablas de contingencia y Chi2 |
- Reuniones individuales de aproximadamente 15 minutos cada día Miércoles entre 15:00 y 16:00pm.
[Agendar]
| Asignación | Entrega | Devolución | Material |
|---|---|---|---|
| Tarea corta 1 | 9 agosto | 16 agosto | [Soluciones TC1] [Soluciones TC1.qmd] |
| Tarea corta 2 | 16 agosto | 23 agosto | [Soluciones TC2] [Soluciones TC2.qmd] |
| Tarea corta 3 | 4 septiembre | 11 septiembre | [Soluciones TC3] [Soluciones TC3.qmd] |
| Prueba 1 | 11 octubre | [Soluciones P1] [Notas] |
|
| Tarea corta 4 | 23 octubre | 30 octubre | [Soluciones TC4] [Soluciones TC4.qmd] |
| Prueba 2 | 8 noviembre | [Soluciones P2] [Notas] |
|
| Tarea corta 5 | [Soluciones TC5] [Soluciones TC5.qmd] |
||
| Tarea corta 6 | [Soluciones TC6] [Soluciones TC6.qmd] |
||
| Prueba Bonus | [Soluciones Prueba Bonus] |
||
| Exámen Final | 13 de Diciembre | [Soluciones Examen] [Notas] |
|
| Tareas | [Notas] |
||
| Evaluación Global | [Notas] |
- Tablas Z y T-student:
[Tablas Z, t-student y Chi^2] - Problemas desde Fundamento de probabilidades hasta Teoremas Asintóticos:
[Respuestas Problem-set 1] - Problemas desde Distribución Normal Standard hasta Distribución muestral, sesgo y varianza:
[Respuestas Problem-set 2] - Problemas desde Distribución muestral, sesgo y varianza hasta Intervalos de Confianza:
[Respuestas Problem-set 3] - Problemas Test de Hipótesis:
[Respuestas Problem-set 4]
- En el repositorio de mi curso de procesamiento avanzado de datos en
Rpuedes encontrar todo el material necesario para aprenderRdesde cero[aquí]. - Acá pueden encontrar un template para escribir en
RMarkdown([PDF]y[.Rmd]). El uso deRMarkdownno es obligatorio, pero es altamente recomendado para escribir sus tareas y trabajos. Hoja de ayuda[aquí]. [StalkOverflow]tiene las respuestas a casi todas las preguntas.
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