Estadistica Practica - Para Ciencia De Datos Y Python High Quality |best|

Entender cómo se relacionan las variables es esencial antes de modelar.

# Normal normal_data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

sns.histplot(df['edad'], bins=30, kde=True, ax=axes[0], color='skyblue') axes[0].set_title('Distribución de Edades')

💡 High-quality data science isn't about writing the most complex code. It's about using Python to apply rigorous statistical thinking to solve real-world problems. Entender cómo se relacionan las variables es esencial

Domina estas herramientas con Python, y tomarás mejores decisiones, construirás modelos más sólidos y comunicarás hallazgos con integridad científica.

Una empresa quiere saber qué factores influyen en la satisfacción del cliente (puntuación 1-10) y si existe diferencia significativa entre dos grupos de usuarios (nuevos vs antiguos).

ic_95 = bootstrap_ic(tiempos) print(f"IC 95% para la media: [ic_95[0]:.2f, ic_95[1]:.2f]") Domina estas herramientas con Python, y tomarás mejores

Entender cómo interactúan las variables es el núcleo del modelado predictivo.

es inferior a 0.05, la variable predictora es estadísticamente significativa. 5. El Concepto de Reducción de Dimensionalidad (PCA)

# Cohen's d for t-test def cohens_d(group1, group2): n1, n2 = len(group1), len(group2) pooled_sd = np.sqrt(((n1-1)*np.var(group1, ddof=1) + (n2-1)*np.var(group2, ddof=1)) / (n1+n2-2)) return (np.mean(group1) - np.mean(group2)) / pooled_sd es inferior a 0

df_cliente = pd.DataFrame('grupo':grupo, 'tiempo_uso':tiempo_uso, 'quejas':quejas, 'satisfaccion':satisfaccion) print(df_cliente.head())

X_multi = df[['total_bill', 'size', 'tip']].values vif = [variance_inflation_factor(X_multi, i) for i in range(X_multi.shape[1])] print(f"VIF: vif") # VIF > 5 → problematic