La inferencia estadística y el modelado son indispensables para analizar los datos afectados por el azar, y por lo tanto, esenciales para los científicos de datos. En este curso, aprenderá estos conceptos clave a través de un motivador estudio de caso sobre la previsión de elecciones.
Este curso le mostrará cómo se pueden aplicar la inferencia y el modelado para desarrollar los enfoques estadísticos que hacen de las encuestas una herramienta efectiva y le mostraremos cómo hacerlo utilizando R. Aprenderá los conceptos necesarios para definir las estimaciones y los márgenes de error y aprenderá cómo puede utilizarlos para hacer predicciones relativamente bien y también proporcionar una estimación de la precisión de su pronóstico.
Una vez que aprendas esto, serás capaz de entender dos conceptos que son omnipresentes en la ciencia de los datos: los intervalos de confianza y los valores p. Luego, para entender las afirmaciones sobre la probabilidad de que un candidato gane, aprenderás sobre el modelado Bayesiano. Finalmente, al final del curso, lo pondremos todo junto para recrear una versión simplificada de un modelo de previsión electoral y aplicarlo a las elecciones de 2016.