Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality [repack] Jun 2026

# Cargar datos datos = pd.read_csv('datos.csv')

No basta con conocer el promedio. Es vital entender la dispersión: La mediana es robusta ante outliers .

¿El ingreso medio de nuestros clientes es diferente a 2500?

Miden la dispersión de los datos respecto a la media. # Cargar datos datos = pd

# Simulación np.random.seed(123) n = 300 grupo = np.random.choice(['nuevo', 'antiguo'], size=n, p=[0.4,0.6]) tiempo_uso = np.where(grupo=='nuevo', np.random.exponential(2, n), np.random.normal(12,3,n)) quejas = np.random.poisson(lam=np.where(grupo=='nuevo', 0.5, 0.2), size=n) satisfaccion = 7 - 0.2*quejas + 0.1*tiempo_uso + np.where(grupo=='antiguo', 0.5, 0) + np.random.normal(0,0.8,n) satisfaccion = np.clip(satisfaccion, 1, 10).astype(int)

Para un EDA de alta calidad, seaborn es la herramienta estándar para visualizar distribuciones y relaciones.

¿Quieres aprender sobre o prefieres enfocarte en la limpieza de datos ? Miden la dispersión de los datos respecto a la media

media_muestral = muestra.mean() std_muestral = muestra.std() n = len(muestra) error_estandar = std_muestral / np.sqrt(n)

pearson, p_pearson = stats.pearsonr(x, y_lineal) spearman, p_spearman = stats.spearmanr(x, y_monotona)

¿Te interesa profundizar en (como modelos lineales generalizados o bayesianos)? media_muestral = muestra

La estadística práctica te da las gafas para ver la realidad detrás de los números. Python facilita el trabajo pesado del cálculo. Al unir ambas herramientas, te transformas en un científico de datos eficiente y preciso. Si quieres profundizar en tus proyectos, cuéntame: ¿Qué estás analizando actualmente?

El TLC justifica el uso de pruebas de hipótesis y la construcción de intervalos de confianza, permitiendo hacer inferencias robustas sobre grandes poblaciones a partir de muestras pequeñas. 4. Pruebas de Hipótesis e Inferencia Estadística

Si tenemos más de dos grupos (ej. ingresos por región: Norte, Centro, Sur), usamos ANOVA:

Calcular el : Probabilidad de obtener los resultados observados si H0cap H sub 0 fuera cierta. Decisión : Si el P-valor <αis less than alpha , se rechaza H0cap H sub 0 Ejemplo Práctico: Prueba T de Student (A/B Testing)

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols from sklearn.datasets import make_regression