Estudio y Depuración de Datos
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  • Declaración de autoría
  • Tema 1: Análisis Exploratorio de Datos
    • Introducción
    • Tipos de variables
    • Codificación y Transformación
    • Descriptivos, Gráficos y Tablas
    • Ejemplo de un análisis descriptivo básico para detectar errores e incongruencias
  • Tema 2: Control de integridad de los datos
    • Introducción
      • Ejercicio 2.1:
        • Resultados
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (univariante)
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (bivariante)
    • Detección de datos atípicos y su tratamiento (automatización)
    • Detección y tratamiento de datos atípicos (multivariante)
    • Detección y tratamiento de duplicados
    • Ejemplo de detección y tratamiento de atípicos
  • Tema 3: Valores Perdidos
    • Introducción
    • Detección de datos perdidos
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Simple)
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación Múltiple con MICE)
    • Tratamiento de datos perdidos (Imputación mediante Machine Learning MissForest)
  • Tema 4: Evaluación de las hipótesis de partida para el análisis de datos
    • Introducción
    • Pruebas de Normalidad
    • Pruebas de homogeneidad de varianzas (homocedasticidad)
  • Bibliografía
    • 📚Bibliografía
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  1. Tema 2: Control de integridad de los datos
  2. Introducción
  3. Ejercicio 2.1:

Resultados

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