Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality [portable] -

from scipy import stats # Ejemplo de prueba T para comparar dos grupos grupo_a = [20, 22, 19, 24, 25] grupo_b = [28, 30, 27, 29, 31] t_stat, p_val = stats.ttest_ind(grupo_a, grupo_b) print(f"P-value: p_val:.4f") # Si p < 0.05, hay diferencia significativa Use code with caution. 5. Regresión y Correlación: Más allá de la Línea Recta

df = pd.DataFrame('edad': edades, 'ingreso': ingresos) print(df.head())

from sklearn.linear_model import LinearRegression # Datos de ejemplo: Horas de estudio vs Calificación horas = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).reshape(-1, 1) calificacion = np.array([50, 55, 65, 68, 70, 78, 85, 90]) # Ajustar modelo de regresión lineal modelo = LinearRegression() modelo.fit(horas, calificacion) print(f"Intersección (Beta 0): modelo.intercept_") print(f"Pendiente (Beta 1): modelo.coef_[0]") print(f"Predicción para 10 horas: modelo.predict([[10]])[0]") Use code with caution. Conclusión y Siguientes Pasos from scipy import stats # Ejemplo de prueba

Si buscas un recurso que traduzca la teoría académica en habilidades aplicables directamente en , el libro " Estadística Práctica para Ciencia de Datos " es, sin duda, la referencia definitiva. 🚀 ¿Qué lo hace diferente?

# Entrenar modelo modelo.fit(X_train, y_train) # Entrenar modelo modelo

df = pd.DataFrame( 'ventas': [120, 135, 140, 155, 160, 180, 185, 190, 195, 1100] )

print(f'Media: media:.2f') print(f'Varianza: varianza:.2f') 🛠 Tool: scipy

¿Qué prefieres que haga ahora?

2️⃣ Stop guessing. Use t-tests, Chi-Square, or ANOVA to validate your assumptions before modeling. 🛠 Tool: scipy.stats.ttest_ind()

Test t-student para medias, Chi-cuadrado para proporciones.

print(f"MAE: mean_absolute_error(y_test, y_pred):.2f") print(f"R² en prueba: r2_score(y_test, y_pred):.3f")