Esta práctica te introduce a una de las herramientas más importantes de la estadística inferencial: la prueba t de Student. Aprenderás el procedimiento formal para comparar las medias de dos grupos independientes (como el peso entre machos y hembras) y determinar si la diferencia observada es estadísticamente significativa o simplemente producto del azar, basando tu decisión en el valor p y el intervalo de confianza.

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Esta práctica te introduce a los fundamentos de la probabilidad en R, el puente entre describir datos y hacer inferencias. Aprenderás a usar tablas de contingencia para analizar la relación entre variables categóricas y a aplicar dos de los modelos de probabilidad más importantes: la distribución Normal para datos continuos y la distribución Binomial para datos discretos.

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Esta práctica profundiza en el histograma, uno de los gráficos más importantes del análisis de datos. Aprenderás a construir la tabla de distribución de frecuencias que le da su estructura numérica y a superponer una curva de distribución normal (la campana de Gauss) para evaluar visualmente si tus datos se comportan de manera "normal".

Esta práctica es tu introducción a la visualización de datos en R. Aprenderás a transformar los datos de la tabla de equinos en gráficos informativos como diagramas de barras, histogramas y gráficos de pastel. El objetivo es que aprendas a resumir y presentar visualmente las características más importantes de tus variables, tanto categóricas como numéricas.

简单介绍 三种缺失机制以及对应的缺失值填补策略，主要是基于mice包