Material de apoyo para el estudio de las pruebas de hipótesis en una población. Se desarrollan pruebas para una media con desviación estándar poblacional conocida y desconocida, pruebas para una proporción, errores tipo I y tipo II, potencia de una prueba y efecto del tamaño de muestra. Incluye ejemplos aplicados, desarrollo paso a paso, interpretación de resultados, código en R y representaciones gráficas para apoyar la toma de decisiones estadísticas.

Trabajo realizado con ENBIARE.

Practical Machine Learning course project by Sonja Sahebzad. A random forest model was developed using five-fold cross-validation to predict barbell-lift execution from wearable-sensor data. The report includes preprocessing, model evaluation, expected out-of-sample error, discussion, conclusions, and predictions for 20 test cases.