Excelente, tengo tarea sobre estos temas, soy estudiante de Psicologia y la verdad no entiendo nada sobre estadística, deberías hacer más contenido sobre la estadistica en psicologia. En verdad me ayudaste mucho te agradezco infinitamente.
Que buen comentario el de las personas que usan las pruebas paramétricas aún no cumpliendo los supuestos... así es.. esto es muy común en el mundo de la medicina ellos para todo quieren aplicar lo que ellos quieren sin tomar en cuenta las pruebas de normalidad, por citar algo!!
Las pruebas paramétricas se basan en las leyes de distribución normal para analizar los elementos de una muestra mientras que las pruebas no paramétricas se encargan de analizar datos que no tienen una distribución particular y se basa en una hipótesis, pero los datos no están organizados de forma normal.
Las pruebas paramétricas tampoco necesitan una distribución normal, puede ser cualquiera, sólo es necesario saber de antemano la distribución, y si es posible el valor de sus parámetros.
Muy buena explicacion tanto teorica como conceptual de ti. Me ayudo demasiado a entender este tema, sobre todo por mi carrera de ingenieria. Gracias!!!
Si el resultado de P es mayor del 0.05 entonces la prueba indica que este resultado es normal, o sea que es bueno y aceptable, la distribución es normal.
Cuantos enamorados y dando amor, lo mismo hacen en la clases enamoran la profe para pasar cuando les toca que analizar datos con estos BONITOS testes. jeje Me encanto el vídeo.
Interesante la conclusión de que la costumbre o la usanza se convierte en la forma de convalidar los procedimientos que se consideran "metodológicamente independientes del error humano", raro en las ciencias matemáticas... siempre el punto de vista en la elección de la metodología o la prueba es el sesgo inherente del "investigador". Buen video, creo que una forma que clarificaría más aún el tema tratado sería la diferenciación entre lo ordinal y lo escalar o razón, muchos de los que se inician confunden este tema que de antemano resolvería como primer paso la elección del modelo estadístico a usar. Saludos
Me parece que este es el único. En el de correlaciones explico una prueba paramétrica y una no paramétrica de esto: ua-cam.com/video/N2NOf7lrL3Q/v-deo.html
Excelente video. Felicitaciones!!!. Ojalá tengas videos de: Heteroscedasticidad Autocorrección Multicolinealidad Test de Normalidad Correlograma Gráfica de residuos FAC y FACS Usando GretL que es muy bueno y gratuito.
Segun las literaturas este es el criterio: si Pvalue > 0,05 aceptas tu hipotesis nula si Pvalue < 0,05 rechazas tu hipotesis nula yo uso el software minitab y ese es el criterio. por ejemplo si yo quiero comprobar que el promedio de produccion es de 50 unidades por hora entonces mi planteamiento sería: Hipotesis nula: Promedio produccion = 50 u/hora si al hacer mi prueba de hipotesis el Pvalue > 0,05 significa que hay suficiente evidencia estadistica que mi promedio de produccion es 50 u/hora. En el caso de estudios psicologicos cual sería un ejemplo de hipotesis nula? según como tu lo explicas en mi caso yo tendría que rechazar mi hipotesis lo cual estaría cometiendo un error. saludos
Hola muchas gracias por tu video, tengo una duda, si una muestra es de 30? y tengo variables dicotomicas y cuantitativas de razón? que tipo de pruebas correspondería?
Brenda, me encantó esta explicación, muy clara y directa. Solamente tengo una duda: puedo utilizar Spearman con una variable que muestra distribución normal o sí o sí debe ser anormal? Por favor de verdad me urge una respuesta!
Si tu otra variable no tiene una distribución normal, sí es mejor que uses la correlación de Spearman en vez de la de Pearson. La correlación de Pearson (en teoría) sólo debes usarla cuando cumples con todos los parámetros.
No sabes cuanto me has ayudado .. pero no tienes un vídeo sobre Cuáles son las pruebas para comparar dos condiciones de grupos??? y cuáles son las pruebas para comparar dos muestras ???
Creo que no tengo uno. Pero la prueba típica es la T de Student (paramétrica), o la U de Mann-Whitney para muestras independientes y la T de Wilcoxon para muestras relacionadas (no paramétricas).
Cuando menciona en las pruebas paramétricas y no paramétrica, cuando dice menor y mayor de 30, cuál de ellos es igual a 30 para clasificarlo, es decir si mi muestra es de 30 personas. Agradecería su respuesta.
En ese caso, yo consideraría tu tipo de datos y su distribución. ¿Son ordinales? Si aplicaste una escala tipo Likert, son ordinales y corresponde una prueba no paramétrica. Si con datos de intervalo o razón, revisa su distribución. ¿Es normal? Si sí, usa una prueba paramétrica. Si no, usa la no paramétrica.
Aquí puedes ver la explicación de las pruebas de normalidad: support.minitab.com/es-mx/minitab/21/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/normality/test-for-normality/
hay una confución e imprecisión en el concepto, la p no significa que el resultado no se debió al azar, sino. cuando la p es menor a 0.05 significa que la diferencia entre el estadístico y el parámetro es muy probable y no se debe al azar, repito la diferencia entre el estadístico y el parámetro, eso no tiene nada que ver con el resultado. cuando es mayor significa que la diferencia entre el estadístico y el parámetro es poco probable.
Otro error o confusión, no lo se, es que las pruebas paramétricas también puede usarse en variables cualitativas, como el sexo, grado de instrucción, nivel de salud mental, etc. parar eso puede usarse por ejemplo la prueba z para una proporción o prueba z para 2 proporciones. Por otro lado, también es posible usar pruebas paramétricas en muestras menores a 30, por ejemplo la prueba t para diferencia de medias; en estos casos previamente se tiene que comprobar la normalidad de los datos. otro ejemplo es el anova que es posible utilizarse en muestras menores a 30, claro antes se tiene que probar la normalidad y la homocedasticidad y te digo que si hay datos que cumplen estos criterios incluso cuando son menores a 30 casos.
Buenas noches amiga por favor ayúdeme tengo una inquietud estuve mirando su video y calcule mis datos en una muestra de 76, son variables cuantitativas, pero no tienen una distribución normal su p=value es de
Depende de qué quieres hacer con estos datos. Si quieres buscar relaciones entre variables, haz una correlación de Spearman. Si quieres comprar grupos, puedes usar una prueba Wilcoxon. Y así.
Con todo respeto con estos especialistas "famosos" en la materia, en mi humilde opinión las pruebas en el análisis estadístico son hechas con demostraciones matemáticas que funcionan bajo ciertas condiciones que no deben ser quebrantadas, en caso de hacerlo estarán dando resultados sesgados e inciertos que no deben ser aceptados, así sean realizados por estas eminencias de famosos. Es preocupante que en temas de salud se hagan estas prácticas donde pone en peligro los diagnósticos y en tela de juicio la credibilidad de la disciplina en que se aplica. Ahora mi pregunta es son estos famosos unos farsantes seudocientíficos?
Uff... Esto es todo un tema de debate. Estoy contigo en que si no se cumplen los parámetros, no deberían usarse las pruebas paramétricas, aunque sea "aceptado" en el área. Lo único que me consuela es que muchas veces si el resultado es estadísticamente significativo usando una prueba paramétrica, también lo es usando una no paramétrica. Gracias por tu comentario. Ojalá más personas cuestionen así.
Pienso que al dar similares las significancias es solo casualidad o como se dice algo del azar, a manera de ejemplo Karl Pearson desarrollo las bases para el análisis de correlación y regresión, fue muy claro en el requisito para su aplicación para evitar el sesgo. Pienso que como fundador de la Estadística Matemática y la Bioestadística sabía lo que hacía. Insisto estos análisis en temas de salud pueden no ser replicados y pueden conducir a errores en las decisiones que tengan que ver con temas de salud y eso arruina la credibilidad de la disciplina que en este caso es la Psicología. En mi caso soy demasiado estricto y respetuosos de los criterios empleados en los análisis estadísticos a fin de evitar que sean cuestionados e invalidados, como una vez ya me ocurrió, sencillamente me dijeron usted llega a la solución correcta usando un proceso universalmente no aceptado. Gracias por leer mi comentario. Me agrada mucho su forma de presentar los temas estadísticos debería seguir ilustrándonos con su aporte en decir cosas difíciles de manera muy sencilla y fácil.
Te comparto algunas referencias que lo explican: scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-40262008000100018 Aquí indica: "Pero ¿qué significa que el "valor de p" sea superior a 0,05? Entonces hemos de plantearnos que los resultados pueden estar influidos por el azar". Esta es otra referencia: scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1139-76322017000500014 Aquí lo explican así: "Y este es el valor de p: la probabilidad de obtener, por azar, una diferencia tan grande o mayor de la observada, cumpliéndose que no haya diferencia real en la población de la que proceden las muestras. Así, por convenio suele establecerse que si este valor de probabilidad es menor del 5% (0,05) es lo suficientemente improbable que se deba al azar [o sea, si p.05, sí es azar]. Este es el significado de la ansiada p < 0,05 que muchas veces buscamos con determinación al leer los trabajos de las revistas científicas (por no hablar del empeño de los que hacen o financian el trabajo)".
Diferentes personas te van a dar diferentes respuestas. Pero yo diría que sí es estadísticamente significativo: www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10232224/#:~:text=If%20the%20p%2Dvalue%20is,necessarily%20have%20to%20be%200.05.
@@BrendaPadilla Muchas gracias, ahí la información está muy clara, la significancia depende de las circunstancias no necesariamente tiene que ser igual al 0.05. Me parace muy buena esa página web, qué me puedes recomendar para estudiar estadística a nivel intermedio y avanzado. Algún libro o web por ahí ? Muchas gracias. Saludos Cordiales.
@@yngter Yo ando tomando este: www.coursera.org/learn/statistical-inferences En español, puede ser alguno de Khan Academy: es.khanacademy.org/math/ap-statistics
toda la tarde viendo vídeos sobre el tema y su vídeo señorita es el que me ayudo a diferenciar esas características. muchas gracias
Explicas de una manera muy sencilla. Comprendí todo. Gracias !
Excelente, tengo tarea sobre estos temas, soy estudiante de Psicologia y la verdad no entiendo nada sobre estadística, deberías hacer más contenido sobre la estadistica en psicologia.
En verdad me ayudaste mucho te agradezco infinitamente.
Ni mi profesora de bioestadística explica tan bien, me ayudaste con mi exposición de hoy, un saludo y un abrazo desde Perú
Muy bien resumido y explicado, felicitaciones desde Perú
Ay, muchas gracias. No podía entender la diferencia entre cada una de ellas, agradezco mucho tu video.
Gracias. Tu explicación me a llevado a un paso más claro de la ciencia estadística
Que buen comentario el de las personas que usan las pruebas paramétricas aún no cumpliendo los supuestos... así es.. esto es muy común en el mundo de la medicina ellos para todo quieren aplicar lo que ellos quieren sin tomar en cuenta las pruebas de normalidad, por citar algo!!
Tengo Examen de bioestadistica lunes! Antes no entiendo nada!pero ahora si! Gracias!
Gracias Brenda - Una explicación sencilla y super útil - un video recomendable!
Las pruebas paramétricas se basan en las leyes de distribución normal para analizar los elementos de una muestra mientras que las pruebas no paramétricas se encargan de analizar datos que no tienen una distribución particular y se basa en una hipótesis, pero los datos no están organizados de forma normal.
Las pruebas paramétricas tampoco necesitan una distribución normal, puede ser cualquiera, sólo es necesario saber de antemano la distribución, y si es posible el valor de sus parámetros.
Gracias por tu explicación! sencilla, concisa y comprensible!
Gracias por tu contribución Brenda, muy útil! Ánimo con el canal!
Gracias! Acabas de salvar mi vida y mi semestre!!!
Gracias !!! Super tu explicación, muy comprensible.
gracias amix estoy haciendo mi tesis y mirando tus videos,, felicitaciones
Bien explicado, gracias por tu apoyo
Geniaaaaa sos muy práctica para explicar! eso me encantó directo al grano, super didáctico.
Brenda enhorabuena por la claridad y frescura de la presentación. Me encantó el término "chiripa".
Un cordial saludo
Excelente explicación..muy didáctico
Muy buena explicacion tanto teorica como conceptual de ti. Me ayudo demasiado a entender este tema, sobre todo por mi carrera de ingenieria. Gracias!!!
Me gustó tu forma de explicar, saludos!
Muchas gracias por esta explicación, se me hace más sencillo el tema ahora 🥺
Amé tu forma de explicar bastante relajada pero apasionada. Sigue así.
Lo explicas tan bien que cualquiera puede entender!!!
Gracias por tu trabajo!
Excelente explicación Brenda. Saludos desde Perú.
Muy buena explicación.
Te pasas con tu contenido! Me ayudó mucho mucho, un abrazo muy grande desde Chile!
Gracias, exelente explicación
Si el resultado de P es mayor del 0.05 entonces la prueba indica que este resultado es normal, o sea que es bueno y aceptable, la distribución es normal.
Me encantó el video, claro y sencillo, gracias.
Muchas gracias por compartir tu conocimiento, me ha ayudado mucho.
Ya le voy entendiendo! Muchas gracias por la explicación, me suscribo :)
Excelente.
Gracias ! eres muy buena explicando aún sin la ayuda visual de más herramientas
Me suscribí y le pegue una me gustiada!!!
Gracias ! Jamás había comprendido tan bien lo de p
Cuantos enamorados y dando amor, lo mismo hacen en la clases enamoran la profe para pasar cuando les toca que analizar datos con estos BONITOS testes. jeje
Me encanto el vídeo.
buena explicación, pero en las desigualdades falta los iguales.
Graciass me ayudaste con mis tareas de estadística ❤😍
Interesante la conclusión de que la costumbre o la usanza se convierte en la forma de convalidar los procedimientos que se consideran "metodológicamente independientes del error humano", raro en las ciencias matemáticas... siempre el punto de vista en la elección de la metodología o la prueba es el sesgo inherente del "investigador". Buen video, creo que una forma que clarificaría más aún el tema tratado sería la diferenciación entre lo ordinal y lo escalar o razón, muchos de los que se inician confunden este tema que de antemano resolvería como primer paso la elección del modelo estadístico a usar. Saludos
👍
Muy buen video. 👍
Muy didáctico. Me gustaría saber si tienes algún video relacionados a los tipos de pruebas parametricas y no parametricas. Gracias
Me parece que este es el único. En el de correlaciones explico una prueba paramétrica y una no paramétrica de esto: ua-cam.com/video/N2NOf7lrL3Q/v-deo.html
EXCELENTE EXPLICACION
Buen trabajo
Excelente video. Felicitaciones!!!.
Ojalá tengas videos de:
Heteroscedasticidad
Autocorrección
Multicolinealidad
Test de Normalidad
Correlograma
Gráfica de residuos
FAC y FACS
Usando GretL que es muy bueno y gratuito.
Mejor VIDEOS PORNO de ella
Segun las literaturas este es el criterio:
si Pvalue > 0,05 aceptas tu hipotesis nula
si Pvalue < 0,05 rechazas tu hipotesis nula
yo uso el software minitab y ese es el criterio. por ejemplo si yo quiero comprobar que el promedio de produccion es de 50 unidades por hora entonces mi planteamiento sería:
Hipotesis nula:
Promedio produccion = 50 u/hora
si al hacer mi prueba de hipotesis el Pvalue > 0,05 significa que hay suficiente evidencia estadistica que mi promedio de produccion es 50 u/hora.
En el caso de estudios psicologicos cual sería un ejemplo de hipotesis nula?
según como tu lo explicas en mi caso yo tendría que rechazar mi hipotesis lo cual estaría cometiendo un error.
saludos
excelente
Gracias que bien lo haces... Facil
Gracias Brenda! 👍
Saludos desde Bolivia 🇧🇴 🎉 muy bueno el video justo tengo tarea de esto Jeje te entiendo mas a ti que a mi licenciado 🤭😁😅
Hola muchas gracias por tu video, tengo una duda, si una
muestra es de 30? y tengo variables dicotomicas y cuantitativas de razón? que tipo de pruebas correspondería?
Depende de qué quieres hacer y la distribución. Si la distribución es normal y quieres comprar 2 grupos, podrías usar una T de student.
Sos una capa!!!
gracias me ayudaste a entender
Hola, explicas muy claro , ¿eres de Monterrey?
Que clase tan buena.
Brenda, me encantó esta explicación, muy clara y directa. Solamente tengo una duda: puedo utilizar Spearman con una variable que muestra distribución normal o sí o sí debe ser anormal? Por favor de verdad me urge una respuesta!
Si tu otra variable no tiene una distribución normal, sí es mejor que uses la correlación de Spearman en vez de la de Pearson. La correlación de Pearson (en teoría) sólo debes usarla cuando cumples con todos los parámetros.
Variables cualitativas son nominales y ordinales, no cuantitativas
Muy buena explicación! Solo una consulta, decir pruebas de normalidad quieres decir lo mismo que pruebas paramétricas?
No. Las pruebas de normalidad se usan para determinar si se cumple con el parámetro de normalidad.
No sabes cuanto me has ayudado .. pero no tienes un vídeo sobre Cuáles son las pruebas para comparar dos condiciones de grupos??? y cuáles son las pruebas para comparar dos muestras ???
Creo que no tengo uno. Pero la prueba típica es la T de Student (paramétrica), o la U de Mann-Whitney para muestras independientes y la T de Wilcoxon para muestras relacionadas (no paramétricas).
muy bueno, gracias.
Muchas gracias!
Cuando menciona en las pruebas paramétricas y no paramétrica, cuando dice menor y mayor de 30, cuál de ellos es igual a 30 para clasificarlo, es decir si mi muestra es de 30 personas. Agradecería su respuesta.
En ese caso, yo consideraría tu tipo de datos y su distribución. ¿Son ordinales? Si aplicaste una escala tipo Likert, son ordinales y corresponde una prueba no paramétrica. Si con datos de intervalo o razón, revisa su distribución. ¿Es normal? Si sí, usa una prueba paramétrica. Si no, usa la no paramétrica.
Aquí puedes ver la explicación de las pruebas de normalidad: support.minitab.com/es-mx/minitab/21/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/normality/test-for-normality/
hay una confución e imprecisión en el concepto, la p no significa que el resultado no se debió al azar, sino. cuando la p es menor a 0.05 significa que la diferencia entre el estadístico y el parámetro es muy probable y no se debe al azar, repito la diferencia entre el estadístico y el parámetro, eso no tiene nada que ver con el resultado. cuando es mayor significa que la diferencia entre el estadístico y el parámetro es poco probable.
Otro error o confusión, no lo se, es que las pruebas paramétricas también puede usarse en variables cualitativas, como el sexo, grado de instrucción, nivel de salud mental, etc. parar eso puede usarse por ejemplo la prueba z para una proporción o prueba z para 2 proporciones. Por otro lado, también es posible usar pruebas paramétricas en muestras menores a 30, por ejemplo la prueba t para diferencia de medias; en estos casos previamente se tiene que comprobar la normalidad de los datos. otro ejemplo es el anova que es posible utilizarse en muestras menores a 30, claro antes se tiene que probar la normalidad y la homocedasticidad y te digo que si hay datos que cumplen estos criterios incluso cuando son menores a 30 casos.
Y si uno o dos de los supuestos para la prueba paramétrica no se cumplen....ya no podría aplicar dicha prueba????
En teoría no. Si no se cumplen los parámetros, no debes usar una prueba paramétrica... pero en la práctica mucha gente lo hace y se sale con la suya
ojala hubiera visto este video antes de mi examen con Landero el año pasado n_n
Like numero 500 :D
Excelente
que pasa para las variables cualitayivas
Se usan otros análisis, como codificación inductiva o deductiva.
Hola en el vídeo habla de otro vídeo quisiera saber cuál es el nombre para verlo?
Creo que me refiero a este: ua-cam.com/video/N2NOf7lrL3Q/v-deo.html
no sabia que los de ciencias sociales, supieran matematicas aplicada
Buenas noches amiga por favor ayúdeme tengo una inquietud estuve mirando su video y calcule mis datos en una muestra de 76, son variables cuantitativas, pero no tienen una distribución normal su p=value es de
Depende de qué quieres hacer con estos datos. Si quieres buscar relaciones entre variables, haz una correlación de Spearman. Si quieres comprar grupos, puedes usar una prueba Wilcoxon. Y así.
Con todo respeto con estos especialistas "famosos" en la materia, en mi humilde opinión las pruebas en el análisis estadístico son hechas con demostraciones matemáticas que funcionan bajo ciertas condiciones que no deben ser quebrantadas, en caso de hacerlo estarán dando resultados sesgados e inciertos que no deben ser aceptados, así sean realizados por estas eminencias de famosos. Es preocupante que en temas de salud se hagan estas prácticas donde pone en peligro los diagnósticos y en tela de juicio la credibilidad de la disciplina en que se aplica. Ahora mi pregunta es son estos famosos unos farsantes seudocientíficos?
Uff... Esto es todo un tema de debate. Estoy contigo en que si no se cumplen los parámetros, no deberían usarse las pruebas paramétricas, aunque sea "aceptado" en el área. Lo único que me consuela es que muchas veces si el resultado es estadísticamente significativo usando una prueba paramétrica, también lo es usando una no paramétrica. Gracias por tu comentario. Ojalá más personas cuestionen así.
Pienso que al dar similares las significancias es solo casualidad o como se dice algo del azar, a manera de ejemplo Karl Pearson desarrollo las bases para el análisis de correlación y regresión, fue muy claro en el requisito para su aplicación para evitar el sesgo. Pienso que como fundador de la Estadística Matemática y la Bioestadística sabía lo que hacía. Insisto estos análisis en temas de salud pueden no ser replicados y pueden conducir a errores en las decisiones que tengan que ver con temas de salud y eso arruina la credibilidad de la disciplina que en este caso es la Psicología. En mi caso soy demasiado estricto y respetuosos de los criterios empleados en los análisis estadísticos a fin de evitar que sean cuestionados e invalidados, como una vez ya me ocurrió, sencillamente me dijeron usted llega a la solución correcta usando un proceso universalmente no aceptado.
Gracias por leer mi comentario.
Me agrada mucho su forma de presentar los temas estadísticos debería seguir ilustrándonos con su aporte en decir cosas difíciles de manera muy sencilla y fácil.
porfavor me podrias pasar tu fuente en que autor te basas porfavor
No me baso en un autor específico. Pero puedes buscar cada concepto en Internet para ver el sustento.
GRACIAS FLACA LINDA
es al contrario cuando P es mayor a 0,05 quiere decir que no fue al azar
Te comparto algunas referencias que lo explican: scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-40262008000100018 Aquí indica: "Pero ¿qué significa que el "valor de p" sea superior a 0,05? Entonces hemos de plantearnos que los resultados pueden estar influidos por el azar".
Esta es otra referencia: scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1139-76322017000500014 Aquí lo explican así: "Y este es el valor de p: la probabilidad de obtener, por azar, una diferencia tan grande o mayor de la observada, cumpliéndose que no haya diferencia real en la población de la que proceden las muestras. Así, por convenio suele establecerse que si este valor de probabilidad es menor del 5% (0,05) es lo suficientemente improbable que se deba al azar [o sea, si p.05, sí es azar]. Este es el significado de la ansiada p < 0,05 que muchas veces buscamos con determinación al leer los trabajos de las revistas científicas (por no hablar del empeño de los que hacen o financian el trabajo)".
el meme jajaja !!
Se que es algo tarde, pero tengo curiosidad de saber ¿quién fue el famosito que no uso los parámetros en pruebas paramétricas‽‽ jajaja
Te amo Brenda :v xdxd
En el caso que p=0.05 ?
Diferentes personas te van a dar diferentes respuestas. Pero yo diría que sí es estadísticamente significativo: www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10232224/#:~:text=If%20the%20p%2Dvalue%20is,necessarily%20have%20to%20be%200.05.
@@BrendaPadilla Muchas gracias, ahí la información está muy clara, la significancia depende de las circunstancias no necesariamente tiene que ser igual al 0.05. Me parace muy buena esa página web, qué me puedes recomendar para estudiar estadística a nivel intermedio y avanzado. Algún libro o web por ahí ?
Muchas gracias.
Saludos Cordiales.
@@yngter Yo ando tomando este: www.coursera.org/learn/statistical-inferences En español, puede ser alguno de Khan Academy: es.khanacademy.org/math/ap-statistics
@@BrendaPadilla Muchas gracias 👍✌️👋
Me enamore
Sino tuviera novia diría que Te amo xc Bueno, Te amo xD
Me hiciste el día. ^_^
@@BrendaPadilla Y tu a mi por responder 😢
si no tuviera novia te diria que te amo
Gracias... creo...
Confundes parámetros con supuestos
Interesante. Explícame más. ¿Cuál es la diferencia entre parámetros y supuestos?
mamita esa campanita que te ponen por todas partes se llama Campana de Gauss estudia por favor
facebook.com/Lunarbaboon/photos/a.483910045014502/2205353606203462/?type=3&theater
@@BrendaPadilla No respondas estos comentarios. Seguro ni te comprenderá el inglés. Gracias por el vídeo, excelente contribución estimada Brenda.
Carmen es inoportuna tu cometario..
Se te nota la envidia, si no te gusta has tu propio canal
Excelente
Excelente
Excelente