Objetivo: Importar datos en MATLAB y organizarlos para su análisis. Se llevan a cabo tareas habituales como la combinación de conjuntos de datos y el tratamiento de datos ausentes.

• Importación de Datos
• Tipos de datos
• Tablas de datos
• Combinar datos
• Datos categóricos
• Datos ausentes

Objetivo: Realizar un análisis estadístico básico de un conjunto de datos, incluyendo la visualización y cálculo de estadísticos de resumen.

• Visualización
• Tendencia central
• Dispersión
• Forma
• Correlaciones
• Datos agrupados

Objetivo: Estudiar las distintas distribuciones de probabilidad y ajustar distribuciones a un conjunto de datos.

• Distribuciones de probabilidad
• Parámetros de la distribución
• Comparando y ajustando distribuciones
• Ajuste no paramétrico
• Objetos Distribution

Objetivo: Determinar cuan probable es una afirmación acerca de un conjunto de datos. Aplican tests de hipótesis, como en la comparación de dos distribuciones y el cálculo de intervalos de confianza para la media muestral.

• Tests de hipótesis
• Tests para distribuciones normales
• Tests para distribuciones no normales

Objetivo: Comparar las medias muestrales de múltiples grupos para encontrar diferencias estadísticamente significativas entre los grupos.

• Comparaciones múltiples
• ANOVA Unidireccional
• ANOVA de N-vías
• MANOVA
• ANOVA no normal
• Correlaciones categóricas

Objetivo: Realizar modelos predictivos mediante el ajuste de modelos lineales y no lineales al conjunto de datos. Se exploran técnicas para mejorar la calidad del modelo.

• Modelos de regresión lineal
• Ajustar modelos lineales a los datos
• Evaluar el ajuste
• Ajustar el modelo
• Regresión logística y lineal generalizada
• Regresión no lineal

Objetivo: Reducir la dimensión de un conjunto de datos.

• Transformación de características
• Selección de características

Objetivo: Utilizar números aleatorios para evaluar la incertidumbre o sensibilidad de un modelo, o para realizar simulaciones. Generar números aleatorios a partir de varias distribuciones y gestionar los algoritmos de generación de números aleatorios de MATLAB.

• Bootstrapping y simulación
• Generación de números a partir de distribuciones estándars
• Generación de números a partir de cualquier distribución
• Controlar el flujo de números aleatorios