learning/stats.html at main · import-coffee/learning · GitHub

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<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <!-- Estilos propios -->
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    <!-- UIkit CSS -->
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/uikit@3.7.0/dist/css/uikit.min.css" />
    <!-- UIkit JS -->
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</head>

<body>
    <div class="uk-container">
        <ul class="uk-breadcrumb">
            <li><a href="https://www.importcoffee.es/" target="_blank">Import Coffee</a></li>
            <li><a href="index.html">Inicio</a></li>
            <li><a href="cs.html">Estadística</a></li>
        </ul>
        <h1 class="uk-margin-top uk-heading-line uk-text-center" style="font-family: 'Courier New', Courier, monospace;"><span>Estadística</span></h1>
        <div class="uk-grid-column-small uk-grid-row-large uk-child-width-1-2@s uk-text-center" uk-grid="masonry:true">

            <div>
                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body">
                    <span class="uk-text-large">Antifrágil</span>
                    <div class="uk-margin"><a href="https://twitter.com/nntaleb?s=20" target="_blank"><img width="50%" src="img/antifragile.jpg"></a></div>

                    <span>
                        Nassim Taleb es un ensayista, matemático (estadística) y ex-trader, entre otras cosas, centra su trabajo en la
                        probalidad y el riesgo en el mundo real.
                    </span>
                </div>
            </div>

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                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body">
                    <span class="uk-text-large">Pensar Rápido, Pensar Despacio</span>
                    <img class="uk-margin" width="80%" src="img/pensando.jpg">
                    <br>
                    <span>
                        Daniel Kahneman nos presenta dos formas de pensar, un pensamiento rápido y un pensamiento despacio, en muchas ocaciones
                        pensamos rápido cuando deberíamos estar pensando despacio, además de contarnos la teoría intenta mostrarnos problemas
                        y hacernos pensar rápido, equivocarnos, problemas como los siguiente:
                        ¿Cúal de las dos lineas rojas te parece más grande? Escoge una:
                        <img class="uk-margin" src="img/lineas.png">

                        Mide las lineas y veras que miden lo mismo.
                        <br><br>
                        Otro problema interesante es el de Steve:
                        <blockquote>«Steve es muy tímido y retraído, siempre servicial, pero poco interesado
                        por la gente o por el mundo real. De carácter disciplinado y metódico,
                        necesita ordenarlo y organizarlo todo, y tiene obsesión por el detalle» . ¿Es más
                        probable que Steve sea un bibliotecario o un agricultor?
                        </blockquote>

                        Para responder qué profesion es más probable lo primero que se nos viene a la mente es usar la personalidad de
                        Steve (y se suele relacionar con la figura del bibliotecario), sin embargo muy poca gente piensa en datos estadístico
                        ¿Cuantos Bibliotecarios hay en España? ~6000, y, ¿Cuántos agricultores? ~900000, por lo que podemos ver que es
                        mucho más probable que sea agricultor...
                        <br><br>
                        A lo largo del libro se tocan otros temas interesantes, además de ver otros problemas que intentarán confundirte y que pienses rápido,
                        como por qué debemos usar algoritmos para tomar decisiones en lugar de la decisión humana o por qué padres muy altos tienen hijos más bajitos...

                    </span>
                </div>
            </div>

            <div>
                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body"> <span class="uk-text-large">The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the 20th Century</span>
                    <div class="uk-margin">
                        <a href="https://www.coursera.org/learn/machine-learning" target="_blank"><img width="70%" src="img/ladytasting.jpg"></a>
                    </div>
                    <span>
                        Este libro es un gran acompañamiento a unas clases técnicas en en Estadística. ¿Quién era Ronald Fisher y por qué defendía el tabaco?, ¿Karl Pearson?,
                        ¿Malas relaciones entre científicos? ¿Qué ocurría en la vida de estos grandes científicos mientras desarrollaban métodos multivariantes, test estadísticos y empezaban a darle forma al Diseño de Experimentos?
                    </span>
                </div>
            </div>

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                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body">
                    <span class="uk-text-large">StatQuest</span>
                    <div class = "videoWrapper uk-margin">
                        <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/sHRBg6BhKjI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>                    </div>
                    <span>
                        <a href="https://www.youtube.com/c/joshstarmer/featured" target="_blank">Josh Starmer</a> divulga sobre Estadística, Machine Learning y Ciencia de Datos, lo que nos
                        gusta de él es su enfoque en explicar de manera intuitiva y poco repetitiva. Se puede usar como un acompañamiento a unas clases en Estadística, las explicaciones de este canal
                        ayudan a entender conceptos de manera intuitiva...
                    </span>
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                <div class="uk-card uk-card-default uk-card-body">
                    <span class="uk-text-large">Learning Bayesian Statistics</span>
                    <div class = "videoWrapper uk-margin">
                        <iframe src="https://open.spotify.com/embed/episode/6AhoNcYcElyZojKwFXm1Mp?theme=0" width="100%" height="232" frameBorder="0" allowtransparency="true" allow="encrypted-media"></iframe>                    <span>


                    </span>
                    En este podcast se introduce a la Estadística Bayesina, cuenta con invitados en una gran cantidad de campos...

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