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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.

This project presents an interactive data visualization of the mtcars dataset using R Markdown and Plotly. It explores the relationship between vehicle weight, fuel efficiency, and cylinder count through interactive scatter plots, allowing users to examine individual observations using hover, zoom, and pan features.