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La estadística no es solo una rama de las matemáticas; es el motor que impulsa la ciencia de datos
1️⃣ It’s not just plotting charts. It’s using statistics to uncover patterns, outliers, and relationships. Code snippet: df.groupby('category').agg(['mean', 'std'])
pca = PCA(n_components=2) componentes = pca.fit_transform(datos_std)
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt La estadística no es solo una rama de
A continuación, exploramos los pilares de la estadística práctica utilizando Python, el lenguaje estándar de la industria. 1. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
df_multi = pd.DataFrame('exp': exp, 'educ': educ, 'salario': salario) X_multi = sm.add_constant(df_multi[['exp', 'educ']]) modelo_multi = sm.OLS(df_multi['salario'], X_multi).fit() print(modelo_multi.summary())
Compara las medias de dos grupos (ej. conversión de la versión A vs versión B de una web). Prueba de Chi-Cuadrado ( χ2chi squared ): Evalúa la relación entre dos variables categóricas. Ejemplo de Prueba A/B (T-Test) en Python Prueba de Chi-Cuadrado ( χ2chi squared ): Evalúa
Rango de valores que probablemente contiene el parámetro poblacional real con un nivel de certeza específico (ej. 95%). Cálculo de Intervalo de Confianza en Python
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Cada columna de tus datos es una muestra de una distribución teórica. Saber cuál te permite simular, generar intervalos de confianza y detectar anomalías. PCA es útil para visualizar clusters
1. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Estadísticos Descriptivos
Este código es más fiable que usar fórmulas paramétricas en datos reales.
PCA es útil para visualizar clusters, eliminar ruido y preparar datos para otros modelos.
# Normal normal_data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)