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Bienvenidos al curso de probabilidad
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Ejercicios finales de probabilidad
Ejercicios finales de probabilidad
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Variables aleatorias discretas. Función de probabilidad
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Ejercicio: función de probabilidad
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Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas discretas
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Función de densidad
Utilidad de la función de densidad
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Ejercicio: cálculo de esperanzas y varianzas continuas
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Transformaciones de variables aleatorias
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Ejercicio: Más sobre transformaciones de variables aleatorias
Desigualdad de Markov
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La Poisson con R y Python
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Ejercicio: tiempo entre n ocurrencias de Poisson
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Ejemplo de las urnas sin reposición
Distribución hipergeométrica con R y Python
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Soluciones ejercicios de distribuciones notables discretas
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Ejercicio: el cuadrado de una uniforme
Ejercicio: relacionar una geométrica y una exponencial
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Ejercicio: transmisión sometida a errores aleatorios
Las tablas de las distribuciones más usuales
Ejercicios distribuciones notables continuas
Soluciones ejercicios distribuciones notables continuas
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....)
Intro: Empieza a pensar como un matemático
Momentos de orden n
Momentos centrales de orden n
Asimetría de una variable aleatoria
Curtosis o apuntamiento de una variable aleatoria
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Soluciones: Ejercicios de momentos de variables aleatorias
Función generadora de momentos
Cómo calcular los momentos a partir de la función generatriz
Ejercicio: función generadora de momentos de una binomial
Ejercicio: función generadora de momentos de una Poisson
Ejercicio: la función de probabilidad a partir de la generadora de momentos
Ejercicio: La función generatriz acumulativa
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Cómo calcular los momentos a partir de la función característica
Ejercicios función generatriz
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Cómo medir la fiabilidad de un dispositivo
Generación de variables aleatorias con el método de la transformación inversa
Generación de variables aleatorias con el método de rechazo
Ejercicios de métodos de transformación
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Entropía de una variable aleatoria
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Funciones de distribución conjuntas
Un ejemplo de distribuciones conjuntas
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Ejercicio: contando ases y espadas
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Las variables marginales
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Un ejemplo de función de densidad bidimensional
Ejercicio: la distribución uniforme en el interior de una circunferencia
Ejercicio: la distribución uniforme en el interior de un cuadrado
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La distribución normal bivariante
Independencia de v.a. discretas
Independencia de v.a. continuas
Independencia vs funciones de distribución
Momentos de variables bidimensionales
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Ejercicio: valores esperados de transformaciones no lineales
Covarianza entre variables aleatorias
Ejercicio: cálculo de la covarianza de una variable aleatoria
Ejercicio: relación entre la covarianza y las varianzas
Coeficiente de Correlación
Ejercicio: la suma de dos uniformes independientes en el intervalo (0,1)
Variables aleatorias condicionales discretas
Variables aleatorias condicionales continuas
Valores esperados condicionales
Ejercicio: regresión de una variable aleatoria discreta
Ejercicio: ¿Sabiendo cómo de tarde llega al trabajo, a qué hora se levantó?
Funciones de variables aleatorias bidimensionales
Transformaciones lineales de variables aleatorias
Transformaciones generales de variables aleatorias
Ejercicio: función generadora de momentos en dos variables
Cuestionario de variables aleatorias bidimensionales
Ejercicios de variables aleatorias bidimensionales
Soluciones: ejercicios de variables aleatorias bidimensionales
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Vectores aleatorios en espacios n-dimensionales
Función de distribución conjunta
Vectores Aleatorios Discretos
Vectores Aleatorios Marginales
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La Normal Multivariante
Independencia de Variables Aleatorias
Un ejercicio de independencia de variables multidimensionales discretas
Solución del ejercicio anterior de de independencia de variables multidimensionales discretas
Ejercicio: suma de variables aleatorias binomiales independientes
Ejercicio: variables aleatorias de Poisson independientes
Ejercicio: el peso máximo soportado por el ascensor
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
Soluciones 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
Trabajo Final de Curso
Enhorabuena por completar el curso, ahora a aprender estadística inferencial!

instructor

5.0 /5
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  • Avatar
    María
    (5)
    A solid foundation for modern analysis

    This probability course applied to Machine Learning really let me understand the models I work with. Combining R and Python was a great call: it gave me flexibility and made me feel ready to handle real data.

  • Avatar
    Angel
    (5)
    Master the probabilistic foundations that underpin artificial intelligence algorithms and massive data analysis

    This course is designed to teach you how to apply probability theory to the world of Machine Learning and Big Data, using two of the most powerful languages in data science: R and Python. You'll learn from basic concepts to applied techniques in predictive models, all with practical exercises and real simulations.

  • Avatar
    Gustavo
    (5)
    Probability for Machine Learning and Big Data with R and Python: Mathematical Foundations for the Data Scientist of Tomorrow

    This course teaches you how to model uncertainty, analyze random variables, and apply statistical distributions using RStudio and Python, two pillars of data analysis. It's designed to level up your math knowledge and prepare you for advanced courses in Machine Learning and Artificial Intelligence

  • Avatar
    Giovanni
    (5)
    Mastering Randomness with Rigor

    Learning concepts by applying them in both R and Python gave me the confidence I needed to tackle complex Machine Learning models without fear of the math behind them

  • Avatar
    Javi
    (5)
    Less boring theory and more fun

    Honestly, I went in without high expectations because this subject was never my thing, but I came out delighted. They explain everything to you in simple terms, constantly connecting it to real situations you'll actually use. I found it super easy to manage and learned so much more than I expected.

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    Excellent course

    Very good explanation of how to understand probabilities for Machine Learning

  • Avatar
    Jorge
    (5)
    Understanding the logic behind everything

    It really helped me connect the dots between probability and data models. Now, when I see certain results in my work, I understand perfectly why they happen, and that's a huge advantage.

  • Avatar
    Santiago
    (5)
    They teach you almost everything about probability. I say almost, because there's definitely way more advanced stuff out there. But with everything you learn here, you've got a really solid foundation. Plus you're complementing it with R and Python!

  • Avatar
    Nieves
    (5)
    This gave me structure to work with real data

  • Avatar
    Nicolás
    (5)
    R vs Python for probabilistic calculations is pure gold

  • Avatar
    Jackeline
    (5)
    .

    A really complete course

  • Avatar
    Rosa
    (5)
    .

    I found it a bit challenging at first, but I managed to finish it in the end. Great course

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    It opened my eyes to a world of possibilities

    The practice with R and Python is the best, now I feel ready to face any challenge in data science

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    I feel much more prepared to face big data challenges

    Probability is the key to machine learning and this course makes that crystal clear. I loved how they explain everything in a simple and practical way.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Probability: the foundation of Machine Learning and AI

    With just dedication and several hours I learned how to apply these fundamentals to Machine Learning and AI projects, which significantly improved my predictive models

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Machine Learning and Big Data

    It's not hard to understand the classes with his professional methodology.

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    I was impressed

    Great probability course, comprehensive and well-structured

  • Avatar
    Marc
    (5)
    Very helpful

    I learned the terms in a very simple and comfortable way

  • Avatar
    Luis Alberto
    (5)
    Great

    The course is well structured and the content is really good. These fundamentals are really important for studying Machine Learning.

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excellent

    A really comprehensive course, explained really well.

  • Avatar
    Joel
    (5)
    The ideal course

    Perfect course to build really solid foundations for diving into the world of Machine Learning, where every exercise helps you understand each topic better

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