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Bienvenidos al curso de probabilidad
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Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas discretas
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Esperanza y varianza para variables aleatorias continuas
Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas continuas
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Transformaciones de variables aleatorias
Ejercicio: transformaciones de v.a. continuas
Ejercicio: Más sobre transformaciones de variables aleatorias
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La distribución Binomial con R y Python
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Cómo contar el número de intentos hasta el primer éxito
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La Poisson con R y Python
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Las tablas de las distribuciones más usuales
Ejercicios distribuciones notables continuas
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Ejercicios: Más distribuciones notables, distribuciones de Bendfor(dígitos), Pareto(power law) y Gumbel.
Soluciones:Ejercicios: Más distribuciones notables, distribuciones de Bendfor(dígitos), Pareto(power law) y Gumbel.
Las tablas de las distribuciones de probabilidad (os las proporcionamos a modo de reliquia, ahora se utiliza python, R, una hoja de cálculo....)
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Momentos conjuntos y valores esperados conjuntos
Propiedad del valor esperado de la suma de variables
Valor esperado de una función de dos variables aleatorias independientes
Propiedades de la covarianza
Ejercicio: funciones generadoras de momentos y variables normales
Ejercicio: el tiempo que el operario atiende a los clientes de la gasolinera
Cuestionario de variables aleatorias multidimensionales
Ejercicios variables aleatorias multidimensionales
Solucione ejercicios de variables aleatorias multidimensionales
Intro: El fundamento de la estadística, el ML y la IA
Muestras aleatorias simples
Sucesiones de variables aleatorias
Convergencia casi segura
Convergencia en probabilidad
Convergencia en ley o en distribución
Relación entre las distintas convergencias
Leyes débiles de los grandes números
Consecuencias de la ley débil de los grandes números
Convergencia de los momentos muestrales
Leyes fuertes de los grandes números
Ejercicio: cómo acotar las probabilidades de una binomial
Teorema Central del Límite
Cómo se usa el TCL en el mundo de la estadística inferencial y el ML
Teorema de Moivre-Laplace
Corrección de continuidad de Fisher
Simulación del Teorema Central del Límite
Ejercicio: lanzando dados en el casino
Ejercicio: lanzando canastas en baloncesto
Ejercicio: lanzamiento de dados
Ejercicio: los errores de imprenta de un libro
Ejercicio: aproximación de números reales por enteros
Ejercicio: previsión de ventas en la papelería
Ejercicios de convergencia en probabilidad y del Teorema Central del Límite
Soluciones ejercicios de convergencia y del Teorema Central del Límite
Cuestionario del de convergencia y de teoremas límites
Vectores aleatorios y tipificación
Covarianzas
Correlaciones
Descriptiva multivariante
Centralización
Tipificación
Covarianzas muestrales
Variables Redundantes
El Coeficiente de Correlación de Pearson
Introducción a las cadenas de Markov. Primera parte
Introducción a las cadenas de Markov. Segunda parte
Enhorabuena por completar el curso, ahora a aprender estadística inferencial!

instructor

5.0 /5
(6)

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Excelente curso

    Muy buena explicacion al momento de darnos a entender la probabilidades para Machine Learning

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Me impresiono

    Muy buen curso de probabilidad, completo y estructurado

  • Avatar
    Joel
    (5)
    El curso ideal

    Perfecto curso para tener unas muy buenas bases para adentrarse en el mundo de Machine Learning, donde todos los ejercicios hacen entender de mejor manera cada tema

  • Avatar
    Luis Alberto
    (5)
    Muy bueno

    El curso están bien estructurado y el contenido es muy bueno, Estas bases son muy importantes para estudiar el Machine Learning.

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excelente

    Curso muy completo y muy bien explicado.

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Muy útil

    Apredi los terminos de una manera muy sencilla y comoda

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