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Fundamentos de estadística: correlación
Aprenda sobre correlaciones, distribuciones y cómo se relacionan con la información recopilada a través del análisis de gráficos y variables.Preview the first lesson free — get full access to all 6 lessons.
Principiante Proveedor : Victoria Sexton 6 lecciones · 20m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese
Descripción del curso
Entender cómo se relaciona la información es clave para poder utilizar la información recopilada para tomar decisiones. Aunque no todos los datos están correlacionados, puede usar los datos correlacionados para determinar dónde pueden ser necesarios cambios o dónde puede haber potencial para obtener mayores beneficios. Para obtener el mayor impacto de sus datos, es importante reconocer cómo la relación entre varios gráficos de datos puede apuntar a tendencias y patrones en su negocio o industria. Mediante el conocimiento de estas tendencias y patrones, puede tomar mejores decisiones para el éxito futuro de su empresa.
En este curso sobre correlación, aprenderá sobre correlaciones, distribuciones y cómo se relacionan con la información recopilada a través del análisis de gráficos y variables. Veremos formas de visualizar sus datos, como tabulaciones cruzadas y diagramas de dispersión, para que pueda evaluar mejor las relaciones entre los puntos de datos. Tratar con toda una población de datos puede ser complicado, por lo que también cubriremos cómo el uso de una distribución de muestreo es una forma eficaz de representar un subconjunto de toda la población de datos.
Lo que aprenderás
- Comprender la correlación y cómo determinar si existe correlación en sus datos
- Explorar diferentes métodos de distribución de datos
- Visualizar relaciones entre puntos de datos usando tablas cruzadas y gráficos de dispersión
- Aplicar distribuciones de muestreo para obtener información sobre una población de datos completa
- Distinguir entre correlación y causalidad
- Examinar comparaciones múltiples al analizar relaciones de datos
Puntos clave
- Comprender cómo está vinculada la información es clave para usar datos recopilados para tomar decisiones.
- Los datos correlacionados pueden ayudar a determinar dónde pueden ser necesarios cambios o dónde puede haber potencial para mayor ganancia.
- Reconocer la relación entre varios gráficos de datos puede señalar tendencias y patrones en una empresa o industria.
- Las tablas cruzadas y los gráficos de dispersión son formas de visualizar datos para que las relaciones entre puntos de datos puedan ser evaluadas mejor.
- Usar una distribución de muestreo es una forma eficiente de representar un subconjunto de una población de datos completa.
Preguntas frecuentes
¿Qué cubre este curso?
Este curso sobre Correlación cubre correlaciones, distribuciones, y cómo se relacionan con la información recopilada a través del análisis gráfico y variables. Examina formas de visualizar datos, como tablas cruzadas y gráficos de dispersión, y cubre cómo las distribuciones de muestreo representan eficientemente un subconjunto de una población de datos completa.
¿Explicará este curso la diferencia entre correlación y causalidad?
Sí. Uno de los objetivos de aprendizaje es reconocer la diferencia entre correlación y causalidad, y el curso incluye una lección titulada "La correlación no es causalidad".
¿Cómo pueden ayudar los datos correlacionados con las decisiones comerciales?
Según el curso, los datos correlacionados pueden ser utilizados para determinar dónde pueden ser necesarios cambios o dónde puede haber potencial para mayor ganancia, y la conciencia de tendencias y patrones le ayuda a tomar mejores decisiones para el futuro éxito de su empresa.
¿Qué lecciones se incluyen en este curso?
Las lecciones son Introducción; Tablas cruzadas y gráficos de dispersión; La correlación no es causalidad; Distribuciones de muestreo; Comparaciones múltiples; y Pruebe sus conocimientos.
¿Por qué el curso cubre distribuciones de muestreo?
Porque tratar con una población completa de datos puede ser complicado, el curso cubre cómo usar una distribución de muestreo es una forma eficiente de representar un subconjunto de la población de datos completa.
