La estadística es la rama de las matemáticas que trata del procesamiento y análisis de datos. Se utiliza para obtener indicadores y estimar la probabilidad de que una u otra conclusión pueda obtenerse de manera significativa a partir de los datos. La estadística tiene aplicación en todas las ciencias, aunque generalmente es más conocido su uso en las ciencias médicas y sociales.
La estadística está muy relacionada con la teoría de probablidad, que le sirve de base.
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Comprende capítulos sobre estadística descriptiva, análisis de la varianza, regresión lineal, logística y de Poisson, validación de datos, análisis de la supervivencia y aplicaciones médicas.
Documento elaborado por Marcelo Risk sobre estadística descriptiva, pruebas de hipótesis, regresión y correlación usando el paquete estadístico R.
[PDF]
Sucinta introducción a la estadística con referencias históricas y un glosario básico. De Fernando Valdes, Universidad Rómulo Gallegos.
Recursos para la asignatura de Estadística II (incluyendo apuntes completos y ejercicios) impartida por Juan Vilar, catedrático de estadística e investigación operativa de la Universidad de A Coruña.
De análisis multivariante, discriminante, conglomerados, regresión logística e introducción a las series temporales.
Curso de estadística descriptiva elemental.
Adaptación de la actual Diplomatura de Estadística de la Universidad de Salamanca y será mucho más aplicado y especializado y con un mayor contenido práctico.
Artículos, tesis y libros sobre la didáctica de la probabilidad y de la estadística. Universidad de Granada.
Documento que explica el uso del motor gráfico del paquete estadístico R. De Juan Carlos Correa y Nelfi González, Universidad Nacional-Sede Medellín.
[PDF]
Página de Juan Lejarza que incluye una calculadora estadística, documentos e información genérica sobre estadística.
Curso de Inferencia Estadística II por Olivier Núñez, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid.
Traducción al español del "An Introduction to R", el primer documento que debería revisar cualquier interesado en aprender a manejar el paquete estadístico R.
[PDF]
Transparencias preparadas para un curso de 16 horas sobre R dirigido principlamente a biólogos y especialistas en bioinformática. Realizado por Ramón Díaz-Uriarte, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO).
[PDF]
Servicio de listas de correo acerca de temas estadísticos gestionadas por el sistema Rediris.
Se incluyen sus respectivas soluciones y comentarios.
Proyecto de la Universidad de Cádiz sobre estadística y R
Introducción a la prueba de Kolmogorov-Smirnov para comprobar si una muestra sigue una distribución normal con ejemplos extraidos de la teoría del entrenamiento deportivo.
Profesor de la Universidad de Cantabria, con recursos estadísticos (métodos de predicción, redes neuronales y redes bayesianas) y sus aplicaciones a las ciencias atmosféricas y la toma de decisiones.
[PDF]
Documento que explica los fundamentos del paquete estadístico R. Traducido por Jorge A. Ahumada.
[PDF]
Curso introductorio de estadística y métodos de análisis para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.
Recoge artículos de aspectos metodológicos de la estadística aplicada a la investigación social. Pueden descargarse los contenidos íntegros de los últimos números.
Página de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa, con publicaciones, enlaces y servicios tanto para sus socios como para el público en general.
Servicio de listas de correo acerca de temas estadísticos gestionadas por el sistema Rediris.
Documento elaborado por Marcelo Risk sobre estadística descriptiva, pruebas de hipótesis, regresión y correlación usando el paquete estadístico R.
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Transparencias preparadas para un curso de 16 horas sobre R dirigido principlamente a biólogos y especialistas en bioinformática. Realizado por Ramón Díaz-Uriarte, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO).
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De análisis multivariante, discriminante, conglomerados, regresión logística e introducción a las series temporales.
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Curso de estadística descriptiva elemental.
Se incluyen sus respectivas soluciones y comentarios.
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Adaptación de la actual Diplomatura de Estadística de la Universidad de Salamanca y será mucho más aplicado y especializado y con un mayor contenido práctico.
Profesor de la Universidad de Cantabria, con recursos estadísticos (métodos de predicción, redes neuronales y redes bayesianas) y sus aplicaciones a las ciencias atmosféricas y la toma de decisiones.
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