👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en www.xiperia.com
Muy interesante ilustración del TLC con recursos intuitivos y empíricos, con la ayuda de un programa, muestra cómo la distribución de la media muestral converge al modelo de probabilidad Normal, conforme aumenta en tamaño de la muestra; antes de contar con estas facilidades, la comprensión del TLC se lograba recurriendo a la capacidad de abstracción y las demostraciones matemáticas.
@@CodigoMaquina gracias a usted por su impagable trabajo, YO APRENDO DE VD. gracias por sus enseñanzas, espero que la vida le recompense, por esta labor que vd. hace, quiero que sepa mi opinion, para no repetirsela constantemente, un cordial saludo desde ESPAÑA - ANDALUCIA- CORDOBA
Excelente video, me gusta el ritmo pausado al hablar, el contenido y enfatizar la importancia de usar herramientas de programación. Trataré de hacer una crítica constructiva: creo que faltó clarificar un poco el origen de los datos, por ejemplo, podrías mencionar que la primera gráfica corresponde a un pueblo A con mucha gente joven, la segunda a un pueblo B (de los que llamas normales) y la tercera a un pueblo C donde hay mucha gente vieja. No aclararlo haría pensar que estás sustrayendo deliberadamente gente joven de una población y luego gente "normal" de LA MISMA POBLACIÓN y lo mismo para el grupo de la tercera gráfica. Parecería una bobada, pero créeme que, cuando empiezas a tratar de comprender conceptos abstractos, es MUY IMPORTANTE que no haya la más mínima confusión y se redunde en aclarar las ideas.
@arerbacJJ muchas gracias por tus comentarios y por la retroalimentación. De hecho, me agradó tu enfoque. Creo que en algún punto sí re-grabaré algunos videos para mejorar su explicación y presentación además de actualizar su contenido. Mientras tanto, si llego a explicar este tema en vivo, haré los ajustes en función de tu retroalimentación. Feliz año!!!
Gracias por el interés en los temas del canal. Con respecto a tu pregunta, por favor échale un vistazo a nuestro video sobre la "distribución normal" (th-cam.com/video/GUF-1i9L6JI/w-d-xo.html). Justo al inicio de ese video se dan ejemplos y explicaciones de variables que siguen una distribución normal, forma a la cual tiende la 'distribución muestral de la media'. Gracias por interactuar con el contenido del canal :)
@@CodigoMaquina entiendo el cocepto por esa parte. La duda que tengo es debido a que es una distribucion que es creada tomando las medias de ciertos subconjuntos que fueron tomados aleatoriamente. He ahi donde me pregunto la interpretacion que se puede dar
Hola @kykexo justo al final del video hay código que ilustra el teorema del límite central -> th-cam.com/video/s6w-Z9SyAlA/w-d-xo.html. Puedes descargar el código desde nuestro repositorio de github. Gracias por seguir el contenido del canal :)
Hola @benjamincalderon6728 gracias por ver el contenido del canal y por la pregunta. En realidad el sesgo es un valor un poco "arbitrario" para que se puedan generar poblaciones de personas con ciertas edades promedio. Por ejemplo, para normales usé 0 porque en realidad no quería afectar la población general que es creada con una distribución normal (te recomiendo echarle un ojo a este video para una explicación de la distribución normal th-cam.com/video/GUF-1i9L6JI/w-d-xo.html). Usé un valor de 10 para tener una población de personas con edades relativamente bajas, es decir, jóvenes, pude haber usado 11 o 12, entre más grande sea el sesgo más joven sería la población. Aplica lo mismo para la población con un sesgo de -10, puede haber utilizado -11 o -12 para generar una población con una edad todavía mayor. Espero la explicación ayude un poco.
👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en www.xiperia.com
qué suerte haber encontrado este video que más perfecto no podía ser
@DB-gg8gl muchas gracias por tus palabras :)
Muy interesante ilustración del TLC con recursos intuitivos y empíricos, con la ayuda de un programa, muestra cómo la distribución de la media muestral converge al modelo de probabilidad Normal, conforme aumenta en tamaño de la muestra; antes de contar con estas facilidades, la comprensión del TLC se lograba recurriendo a la capacidad de abstracción y las demostraciones matemáticas.
Excelente contenido y explicación muy clara como de costumbre. Muchas gracias !!!
Hugo muchas gracias por tus comentarios y por seguir el contenido del canal :)
Super bien explicado el teorema en este video. muchas gracias
@gustavoperaza4112 feliz año!!!
Que excelente video, like y me suscribo.
¡Muchas gracias!
una maquina
por eso deje las ingenierías, mis respetos, un saludo y gran trabajo .
Buenísimo video 👌
@dariosebastian117 gracias por tu comentario y por interactuar con el contenido del canal. Nos ayuda a llegar a más personas :)
Que explicación tan detallada y magistralmente explicada. Gracias
que buena explicacion me quedo mas claro!!! gracias
@fatimaelizabeth3794 gracias por seguir el contenido del canal y un muy feliz año!!!
Muy bien explicado PROFESOR, un cordial saludo a todos ✨
Muchas gracias por tus palabras!!!
@@CodigoMaquina gracias a usted por su impagable trabajo, YO APRENDO DE VD. gracias por sus enseñanzas, espero que la vida le recompense, por esta labor que vd. hace, quiero que sepa mi opinion, para no repetirsela constantemente, un cordial saludo desde ESPAÑA - ANDALUCIA- CORDOBA
Muy bien explicado. Muchas gracias!
@dangoldstarstar feliz año!!!
Muy buena explicación, facilita mucho la comprensión. Gracias.
AJC muchas gracias por tus comentarios y por seguir el contenido del canal :)
Estupendo trabajo.
Gracias! Excelente video!
Madre mia, que buen video
muy bien explicado! Muchas gracias
Impecablemente didáctico. Muchas gracias y felicitaciones.
Muchas gracias Fernando!!!
Que alegria de video, muchas gracias
Gracias, gracias, gracias!!!!
Excelente video, me gusta el ritmo pausado al hablar, el contenido y enfatizar la importancia de usar herramientas de programación. Trataré de hacer una crítica constructiva: creo que faltó clarificar un poco el origen de los datos, por ejemplo, podrías mencionar que la primera gráfica corresponde a un pueblo A con mucha gente joven, la segunda a un pueblo B (de los que llamas normales) y la tercera a un pueblo C donde hay mucha gente vieja. No aclararlo haría pensar que estás sustrayendo deliberadamente gente joven de una población y luego gente "normal" de LA MISMA POBLACIÓN y lo mismo para el grupo de la tercera gráfica. Parecería una bobada, pero créeme que, cuando empiezas a tratar de comprender conceptos abstractos, es MUY IMPORTANTE que no haya la más mínima confusión y se redunde en aclarar las ideas.
@arerbacJJ muchas gracias por tus comentarios y por la retroalimentación. De hecho, me agradó tu enfoque. Creo que en algún punto sí re-grabaré algunos videos para mejorar su explicación y presentación además de actualizar su contenido. Mientras tanto, si llego a explicar este tema en vivo, haré los ajustes en función de tu retroalimentación. Feliz año!!!
Brillante. Gracias por el valioso contenido de su canal.
Muchas gracias por tus comentarios y por seguir el contenido del canal :)
Excelente video. Felicidades
Yunia muchas gracias por las felicitaciones :)
Vine buscando plata y encontré oro. Eres increíble, muchas gracias. !! eres un crack:)
muy buen video, gracias por ello, tienes un video sobre ANOVA o algo asi?
Gracias por tus comentarios Kevin. Aun no tenemos un video de ANOVA, pero seguro haremos uno en el canal :)
Que venga a dar clases en mi Universidad :(, a él si le entiendo
@parkmoon_0304 muchas gracias. Ojalá algún día me inviten ;D
Saludos. creo qué tal vez me perdí esa parte, pero quisiera saber: qué interpretación le podemos dar a grafica obtenida.
Agradecido de antemano!
Gracias por el interés en los temas del canal. Con respecto a tu pregunta, por favor échale un vistazo a nuestro video sobre la "distribución normal" (th-cam.com/video/GUF-1i9L6JI/w-d-xo.html). Justo al inicio de ese video se dan ejemplos y explicaciones de variables que siguen una distribución normal, forma a la cual tiende la 'distribución muestral de la media'. Gracias por interactuar con el contenido del canal :)
Excelente!
@@CodigoMaquina entiendo el cocepto por esa parte. La duda que tengo es debido a que es una distribucion que es creada tomando las medias de ciertos subconjuntos que fueron tomados aleatoriamente. He ahi donde me pregunto la interpretacion que se puede dar
No entendí lo del 30
Ohh yo quería saber como se hacen con código
Hola @kykexo justo al final del video hay código que ilustra el teorema del límite central -> th-cam.com/video/s6w-Z9SyAlA/w-d-xo.html. Puedes descargar el código desde nuestro repositorio de github. Gracias por seguir el contenido del canal :)
no entendí muy bien lo del sesgo ;c, porqué es -10 en mayores?, 10 en jovenes y 0 en normales? aiuda
Hola @benjamincalderon6728 gracias por ver el contenido del canal y por la pregunta. En realidad el sesgo es un valor un poco "arbitrario" para que se puedan generar poblaciones de personas con ciertas edades promedio. Por ejemplo, para normales usé 0 porque en realidad no quería afectar la población general que es creada con una distribución normal (te recomiendo echarle un ojo a este video para una explicación de la distribución normal th-cam.com/video/GUF-1i9L6JI/w-d-xo.html). Usé un valor de 10 para tener una población de personas con edades relativamente bajas, es decir, jóvenes, pude haber usado 11 o 12, entre más grande sea el sesgo más joven sería la población. Aplica lo mismo para la población con un sesgo de -10, puede haber utilizado -11 o -12 para generar una población con una edad todavía mayor. Espero la explicación ayude un poco.
@@CodigoMaquina ayuda un poco si.