Inferencia y Modelado Estadístico con R

Comprender los datos requiere más que solo ejecutar software; necesitas saber por qué funcionan los métodos estadísticos y cuándo aplicarlos. Este curso te ayuda a cerrar la brecha entre la teoría estadística y la implementación práctica utilizando R. Pasarás de ser un principiante a un analista de datos seguro, capaz de seleccionar, construir e interpretar modelos estadísticos, aprendiendo a reconocer cuándo los modelos estándar se ajustan a tus datos y cómo pivotar cuando tus suposiciones estadísticas se violan. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de probabilidad, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. - Construir y evaluar modelos de regresión lineal y logística usando R. - Aplicar flujos de trabajo modernos de tidyverse para limpiar y preparar datos para el análisis estadístico. - Evaluar las suposiciones del modelo e identificar métodos alternativos cuando esas suposiciones fallan. - Interpretar los resultados estadísticos para tomar decisiones y predicciones válidas basadas en datos. El curso comienza con terminología estadística esencial y conceptos de probabilidad fundamentales antes de pasar al modelado práctico. Progresarás desde el análisis descriptivo básico hasta técnicas de regresión prácticas, aprendiendo a escribir código R limpio y reproducible en el camino. Diseñado para principiantes, este curso basado en texto no requiere experiencia previa en estadística o programación. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el poder del modelado estadístico con R.