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Cómo determinar si un Resultado es Estadísticamente Significativo: ¿Valor P menor a 0.05?
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- Опубліковано 14 сер 2024
- Cuando sacamos conclusiones a partir de datos, cómo podemos saber si esas conclusiones o resultados son estadísticamente significativos, es decir, que no se deben al azar (o casualidad) o a una fluctuación aleatoria. Este video explica e ilustra cuándo podemos decir que un resultado es estadísticamente significativo. Además, este video incluye referencias que sustentan qué umbral debemos utilizar para el valor P (o p value) con el fin de indicar si un resultado es estadísticamente significativo. Por último, se incluye el código de Python para realizar Pruebas t de Student.
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 4 de Marzo). Cómo determinar si un Resultado es Estadísticamente Significativo: ¿Valor P menor a 0.05? [Video]. UA-cam. [Incluye aquí la URL del video]
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia ... ) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
1:23 Contexto del ejemplo
3:14 Cómo determinar si un resultado es estadísticamente significativo
7:54 Umbrales para el valor P
9:42 Código de Python para Ejemplos y Prueba t de Student
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#Estadística #CienciaDeDatos #Python #DataScience #Scipy
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Excelentemente explicado, clarito como siempre!
Muchas gracias!!!
Excelente. Muchas gracias.
Muchas gracias!!!
Excelente video!!!!...
estimado espero con ansias el video de t-studen , seria ideal que se utilice para evaluar los resultados de una regresión lineal
Profe buenas tardes una pregunta cual es el orden para tomar todos sus cursos y otra consulta el link de su tienda no sse ve le agradesco la informacion gracias
excelente video
Muchas gracias!!!
Hay algún video con TrendReq?
El problema es que mientras aumenta el tamaño de la muestra, el p-valor se va haciendo más pequeño. Entonces rechazaríamos la mayoria de las hipótesis?
Considero que, dado que las pruebas estadísticas están realizadas para escenarios específicos, podría ser una razón válida que en bajo lo que mencionas, se rechace la hipótesis en la mayoría de los casos.
Como lo haces con 30 variables?