Question

1. ¿Cuáles son las diversas etapas implicadas en un proyecto de análisis estadístico? 2. ¿En que consiste la estadística descriptiva? 3. ¿En que consiste la inferencia estadística? 4. ¿Por qué la limpieza de datos juega un papel vital en el análisis estadístico? 5. ¿Qué es la regresión lineal? 6. ¿Qué es mejor tener buenos datos o buenos modelos? Y ¿cómo se define «bueno»? 7. ¿Necesitamos el término de intersección en un modelo de regresión? 8. ¿Cuáles son los supuestos requeridos para la regresión lineal? 9. ¿Qué es una «distribución normal»? 10. ¿Qué es la colinealidad y qué hacer con él? ¿Cómo eliminar multicolinealidad? 11. Diagnóstico, ¿Cómo comprobar si el modelo de regresión se ajusta bien a los datos? 12. ¿Qué es la validación cruzada? 13. ¿Qué es la interpolación y extrapolación? 14. ¿Qué significa el valor P o p-valor? 15. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado un aprendizaje no supervisado? 16. ¿Qué es un outlier o valor atípico? ¿Qué es un inlier? ¿Cómo se detectan los valores atípicos y cómo se manipulan? 17. ¿Cómo tratar los valores ausentes (datos perdidos o que faltan)? 18. ¿Qué es un falso positivo y un falso negativo? 19. ¿Qué es la potencia estadística? 20. ¿En que consiste una muestra? 21. ¿Que es el muestreo? 22. ¿Qué es un individuo en Estadística? 23. ¿Qué es una población en Estadística? 24. ¿Que se entiende por probabilidad? 25. ¿Que se entiende por una población homogénea? 26. ¿Que se entiende por un parámetro estadístico? 27. ¿Que se entiende por un estimador? 28. ¿Que se entiende por error de estimación? 29. ¿Que se entiende por error de muestreo? 30. ¿Que se entiende por una estimación robusta? 31. ¿Cuales son las principales debilidades de la media aritmética? 32. ¿Que se entiende por una variable? 33. ¿En que consiste una variable cualitativa? 34. ¿En que consiste una variable cuantitativa? 35. ¿Qué son las variables dependiente e independiente? respondan pliss

Answer 1

Respuesta: ,.,.,....

Explicación:...................,.........