Bibliografía
Libros y recursos sobre ciencia de datos, machine learning y estadística con R
Análisis de normalidad
Métodos para contrastar la normalidad de una muestra de datos.
Análisis de la homogeneidad de varianza (homocedasticidad)
Formas de contrastar la igualdad de varianza entre dos o más grupos.
T-test
Test estadístico para comparar las medias de dos grupos.
Test estadístico para proporciones
Test estadístico para variables dicotómicas (proporciones) e intervalos de confianza.
Test Wilcoxon-Mann-Whitney
Alternativa no paramétrica al t-test de medias independientes.
Test de los rangos con signo de Wilcoxon
Test de rangos de Wilcoxon como alternativa no paramétrica al t-test de medias dependientes.
ANOVA con R
Apuntes de cómo realizar los distintos tipos de ANOVA en R para comparar múltiples medias.
Test de Kruskal-Wallis
Test de Kruskal-Wallis como alternativa no paramétrica al ANOVA de datos independientes.
Test de Friedman
Test de Friedman como alternativa no paramétrica al ANOVA de datos dependientes.
Test binomial exacto, test multinomial y test chi-cuadrado goodnes of fit
Apuntes sobre test estadísticos para variables cualitativas en R (parte 1).
Test exacto de Fisher, chi-cuadrado de Pearson, McNemar y Q-Cochran
Apuntes sobre test estadísticos para variables cualitativas en R (parte 2).
Resampling: Test de permutación, Simulación de Monte Carlo y Bootstrapping
Información sobre las diferentes técnicas de resampling y su aplicación como test estadísticos.
Comparaciones múltiples: corrección de p-value y FDR
Múltiples test estadísticos: inflación del error, corrección de p-value y FDR.
Comparación de distribuciones: test Kolmogorov–Smirnov
Métodos estadísticos para comparar la distribución de variables continuas.