Azar
Experimentos, eventos, probabilidad, condicionalidad e independencia en el modelo.
Azar y datos · Curso aplicado
Probabilidad y Estadística Aplicadas a Simulación
Aprendé a modelar la incertidumbre, elegir distribuciones, generar muestras, estimar resultados y comparar escenarios por computadora. Un curso práctico para que tus simulaciones decidan con datos y no con intuición.
- 45
- temas progresivos
- Aplicado
- azar y datos
- Práctico
- simulaciones en Python
Antes de muestrear
El azar también se programa
La probabilidad nos da el lenguaje para modelar la incertidumbre y la estadística nos da las herramientas para aprender de los datos. En simulación, ambas se vuelven código: distribuciones que generan llegadas, tiempos y fallas, y réplicas que se resumen en promedios, intervalos y decisiones.
Este curso es aplicado: no repetimos la teoría general de Probabilidad y Estadística de Matemática para Programadores, la usamos. Veremos variables aleatorias, distribuciones clásicas, datos empíricos, estimación, muestreo, replicaciones y comparación de escenarios, siempre con esquemas, gráficos y pequeños experimentos en Python.
El recorrido
Cuatro ideas que conectan todo
Del fenómeno incierto al escenario comparado con evidencia estadística.
Distribuciones
Variables aleatorias, esperanza, varianza y familias clásicas para cada fenómeno.
Datos
Muestras, histogramas, ajuste, estimación e intervalos desde lo observado.
Experimentación
Muestreo, réplicas, error y comparación estadística de escenarios.