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Peter Bruce
Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python
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Contenidos
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CAPÍTULO 1 Análisis exploratorio de datos
Elementos de datos estructurados
Lecturas complementarias
Datos rectangulares
Marcos de datos e índices
Diferencias terminológicas
Estructuras de datos no rectangulares
Gráficos en estadística
Lecturas complementarias
Estimación de la localización
Media
Estimación de medianas robustas
Valores atípicos
Detección de anomalías
Otras métricas robustas para la localización
Ejemplo: estimaciones de localización de la población y tasas de homicidios
Lecturas complementarias
Estimación de la variabilidad
Desviación estándar y estimaciones relacionadas
Estimación basada en percentiles
Percentil: definición precisa
Ejemplo: estimaciones de variabilidad de la población estatal
Lecturas complementarias
Exploración de la distribución de datos
Percentiles y diagramas de caja
Tablas de frecuencias e histogramas
Momentos de la distribución estadística
Diagrama y estimación de la curva de densidad
Valoración de la densidad
Lecturas complementarias
Exploración de datos binarios y categóricos
Datos numéricos como datos categóricos
Moda
Valor esperado
Probabilidad
Lecturas complementarias
Correlación
Otras estimaciones de la correlación
Diagramas de dispersión
Lecturas complementarias
Exploración de dos o más variables
Agrupación hexagonal y contornos (representación numérica frente a datos numéricos)
Dos variables categóricas
Datos categóricos y numéricos
Visualización de varias variables
Lecturas complementarias
Resumen
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