Probabilidad y estadistica tumblr

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Qué es la estadística: curso intensivo de estadística nº 1

Enhorabuena a Bradley Saul, el ganador del concurso del logotipo de Simply Statistics. Tuvimos algunas propuestas estupendas, por lo que fue difícil elegir entre ellas. Puede ver el nuevo logotipo a la derecha de nuestra página de inicio o la versión de tamaño completo aquí:He realizado algunas pequeñas modificaciones en el código original de Bradley (¡disculpas!).  El código de su versión original está aquí:Aquí está el código:
¡Mi estadístico favorito lo ha vuelto a hacer! Al igual que en 2008, predijo los resultados de las elecciones presidenciales casi a la perfección.  Para los que no lo sepan, Nate Silver es el estadístico que dirige el blog fivethirtyeight. Combina datos de cientos de encuestas, utiliza datos históricos para sopesarlos adecuadamente y luego utiliza un modelo estadístico para realizar simulaciones y predecir los resultados.Mientras los expertos afirmaban que la carrera era un “empate”, el día antes de las elecciones Nate dio a Obama un 90% de posibilidades de ganar. Varios expertos atacaron a Nate (algunos ataques fueron personales) por sus predicciones y demostraron su ignorancia de la estadística. Jeff escribió un buen post sobre esto. El gráfico de abajo demuestra cuán grande fue la predicción de Nate. Obsérvese que en cada uno de los 45 estados (incluyendo DC) para los que predijo una probabilidad del 90% o más de ganar para el candidato A, el candidato A ganó. Para los otros 6 estados el rango de porcentajes fue de 48-52%. Si Florida se decanta por Obama, habrá predicho correctamente todos los estados.Actualización: Enhorabuena también a Sam Wang (Princeton Election Consortium) y a Simon Jackman (encuestador), que también acertaron en las elecciones. Y gracias a los encuestadores que proporcionaron los datos imparciales (en promedio) utilizados por toda esta gente. Los analistas de datos ganaron los “expertos” perdieron.Actualización 2: Nuevo gráfico con datos de aquí. Antiguo gráfico aquí.

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Nuestro departamento es ahora miembro del Centro de Ciencia Abierta de la LMU.Al unirnos al OSC, expresamos que apoyamos activamente los objetivos del OSC.Queremos asumir un papel de liderazgo en el fomento de las buenas prácticas de investigación y la promoción de la ciencia abierta. Creemos que la estadística, como materia, desempeña un papel importante en la resolución de la crisis de reproducibilidad y en el trabajo por una investigación mejor y más abierta.Más información sobre el OSC de la LMU:
Nuestro StaBLab ha recibido una subvención de 3 años de la Fundación Alemana de Investigación (DFG) para el proyecto de investigación interdisciplinar TourIST – Tourism In Space and Time.El objetivo del proyecto de investigación es investigar el comportamiento turístico y sus cambios en un contexto espacio-temporal y determinar los factores que influyen y desencadenan los cambios para poder estimar y predecir mejor la evolución futura. La base de datos son las encuestas representativas a nivel nacional del “Reiseanalyse”, que se realizan anualmente por
Sevag Kevork recibió el premio al mejor póster en la Conferencia COSTNET de Varsovia. El póster convenció al jurado local por su excelente diseño, calidad y contenido científico, así como por sus sorprendentes argumentos en el debate.

Probabilidad: tipos de distribuciones

Para mí, tienen que ser las entrevistas y la presentación de Nikkie. Es una de las personas más auténticas y naturales que ha participado en la presentación desde hace mucho tiempo. Ojalá podamos verla haciendo sus entrevistas en los próximos años, ¡independientemente de dónde se celebren los concursos!
Si pueden dar un voto a Holanda, por favor, háganlo.Jeangu es un artista increíble que ha traído dos canciones llenas de lirismo y significado. Para mí, ésta es una de las canciones más potentes del año. ¡No se merece un fracaso!
Un tercer año (2018, 2019, 2021) aportando autenticidad, idioma nacional, cultura musical local, PIPES absolutos… Me alegro mucho de que Anxhela esté en la final y espero que supere el hueco que le han puesto.

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El método científico consiste en la observación, medición y experimentación sistemáticas, y en la formulación, comprobación y modificación de hipótesis. Pero, ¿qué significa esto en el contexto de la Ciencia de Datos, donde se puede utilizar una gran cantidad de datos no estructurados y una variedad de modelos computacionales para deducir una idea e informar la decisión de un interesado? En este episodio de mordida discutimos la importancia del método científico para los científicos de datos. La ciencia de los datos es, al fin y al cabo, la aplicación de técnicas y procesos científicos a grandes conjuntos de datos para obtener un impacto en un área de aplicación determinada. Así que nos preguntamos cómo se puede aprovechar el método científico de forma eficiente y eficaz cuando hay tanta incertidumbre en el diseño y la interpretación de un experimento o modelo.https://datacafe.buzzsprout.com/1073626/8433796-bite-data-science-and-the-scientific-method(Suscríbase para obtener más información en DataCafé.uk)[Bite] La ciencia de los datos y el método científico – DataCafé
Nuevo episodio de DataCafé: “Inferencia bayesiana: The Foundation of Data Science “Disponible en https://datacafe.buzzsprout.com/1073626/8109071-bayesian-inference-the-foundation-of-data-scienceBayesian Inference: La base de la ciencia de los datos – DataCafé

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