Contrario a la creencia popular, trabajar en archivos en línea puede ser sin problemas. Claro, algunos formatos de archivo pueden parecer demasiado desafiantes con los que trabajar. Pero si obtienes la solución adecuada, como DocHub, es fácil editar cualquier documento con un esfuerzo mínimo. DocHub es tu solución ideal para tareas tan simples como la capacidad de Ver Aplicación de Estadísticas Gratis un solo documento o algo tan intimidante como manejar una enorme pila de papeleo complejo.
Cuando se trata de una solución para la edición de archivos en línea, hay muchas soluciones en el mercado. Sin embargo, no todas son lo suficientemente potentes como para satisfacer las necesidades de individuos que requieren capacidades de edición mínimas o pequeñas empresas que buscan un conjunto más amplio de herramientas que les permitan colaborar dentro de su flujo de trabajo basado en documentos. DocHub es una solución multipropósito que hace que la gestión de documentos en línea sea más fluida y fácil. ¡Prueba DocHub ahora!
hola a todos, soy el Dr. Jardin y hoy quiero recomendar mis dos programas de estadística gratuitos favoritos. He estado enseñando estadísticas para ciencias del comportamiento durante cinco o seis años y, básicamente, siempre pregunto cuál es la mejor ruta a seguir porque muchas veces en las clases y en la universidad te dan un programa como SPSS o SAS y cuesta mucho dinero obtener esa licencia. Y una vez que te gradúas, genial, aprendiste un programa que podrías usar, pero si el trabajo que tienes no permite eso o no paga por esa licencia, estás un poco atrapado. Algunos de los programas que enseño y que recomiendo son gratuitos, así que puedes agregar valor a tu empresa dondequiera que vayas porque puedes llevar eso contigo y no tienes que cobrarle a la empresa dinero por usar el software. Así que mi favorito para estadísticas básicas, el tipo de cosas que mirarías en estadísticas descriptivas e inferenciales, es Jamovi y luego para ciencia de datos y aprendizaje automático es la distribución Anaconda usando Python.
