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Este tutorial interactivo en RMarkdown integra el marco teórico del Capítulo 2 de OpenStatistics / OpenIntro Probability con el análisis computacional de datos epidemiológicos reales recolectados por estudiantes de Medicina (Informe UJMD 2026: Correlación entre sedentarismo e IMC, N = 38). Contenidos Clave: Fundamentos Axiomáticos: Verificación computacional de los Axiomas de Kolmogorov en RStudio. Enfoque Frecuentista: Demostración empírica de la Ley de los Grandes Números a partir de frecuencias relativas. Reglas de la Adición: Implementación en R de la adición especial (sucesos disjuntos) y adición general (sucesos solapados) con corrección de doble conteo. Probabilidad Condicional y Regla de la Multiplicación: Estimación de riesgo y análisis de subgrupos poblacionales. Taller Práctico Grupal (2 x 2): Guía paso a paso para evaluar computacionalmente la independencia o asociación estadística entre condiciones de salud mediante el doble criterio (multiplicativo y condicional).Dirigido a: Estudiantes de ciencias de la salud, bioestadística, epidemiología e investigadores biomédicos interesados en el modelado reproducible de datos clínicos con R y RStudio.

An interactive Leaflet map of five major cities in India, created using R Markdown.