CURSO DE ESTADISTICA APLICADA CON PYTHON

Fundamentos e Instalación

• Instalación y configuración de Python para análisis estadístico.
• Uso de librerías estadísticas: Pandas, NumPy, SciPy y StatsModels.
• Importación y organización de datos.
• Limpieza y transformación de datos.

Procesamiento y análisis de datos en PYTHON

• Medidas de tendencia central y de dispersión.
• Cálculo e interpretación de media, mediana y moda.
• Cálculo e interpretación de desviación estándar, varianza y covarianza.

Pruebas estadísticas en PYTHON:

• Prueba de McNemar
• Prueba de Wilcoxon para pares de rangos
• Prueba t para muestras correlacionadas
• Chi cuadrada
• Análisis de varianza (ANOVA)
• Análisis de covarianza (ANCOVA)

Modelado Estadístico en PYTHON

• Regresiones Lineales y múltiples.
• Modelos lineales generalizados.
• Modelos Logit y Probit.
• Modelos Poisson y Gamma.
• Análisis de correlación parcial por rangos de Kendall.
• Regresión logística multinomial.

Visualización y presentación de resultados

• Creación de gráficos en PYTHON:
• Histogramas
• Gráficos de Barras
• Diagramas de Cajas
• Gráficos de Dispersión y Burbujas
• Generación de reportes y dashboards estadísticos.

Interpretación y comunicación de resultados.

• Conclusiones y recomendaciones
• Elaboración de las conclusiones de los resultados obtenidos.
• Formulación de las recomendaciones basadas en los análisis estadísticos