Alex was a "data scientist" who spent most of his time fighting with overfit models
import pandas as pd import numpy as np # Cargar un dataset ficticio df = pd.read_csv('datos_ventas.csv') # Resumen estadístico rápido print(df.describe()) Use code with caution. 2.2. Distribuciones y Visualización La visualización es vital para detectar sesgos o outliers.
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4))
Si los residuos no siguen una distribución normal o muestran patrones, es posible que necesitemos transformaciones o modelos más complejos. Alex was a "data scientist" who spent most
import matplotlib.pyplot as plt # Simulación del Teorema del Límite Central poblacion_no_normal = np.random.exponential(scale=2, size=10000) medias_muestrales = [np.mean(np.random.choice(poblacion_no_normal, size=50)) for _ in range(1000)] plt.hist(medias_muestrales, bins=30, edgecolor='black') plt.title('Distribución de Medias Muestrales (Aproximación Normal)') plt.show() Use code with caution. 3. Pruebas de Hipótesis y Significancia Estadística
modelo = ols('ingreso ~ region', data=df_anova).fit() tabla_anova = sm.stats.anova_lm(modelo, typ=2) print(tabla_anova)
# Mann-Whitney (alternativa no paramétrica a t-test para dos independientes) stat, p_valor = stats.mannwhitneyu(ingresos_h, ingresos_m, alternative='two-sided') print(f"Mann-Whitney p = p_valor:.4f") fig, axes = plt
Simétrica, con forma de campana. La mayoría de los datos se concentran en el centro.
medias_muestrales = [] for _ in range(1000): muestra = np.random.choice(poblacion, size=50, replace=True) medias_muestrales.append(muestra.mean())
El TLC es el pilar de la inferencia estadística. Establece que la distribución de las medias de las muestras se aproximará a una distribución normal, sin importar la forma de la distribución de la población original, siempre que el tamaño de la muestra sea suficientemente grande ( Pruebas de Hipótesis y Significancia Estadística modelo =
Don't rely on raw numbers. Always visualize your data distribution first.
El modelado nos permite cuantificar la relación entre variables y realizar predicciones. Correlación vs. Causalidad
Ejercicios prácticos de la formación "Python for Data Science". Cubre conceptos estadísticos clave como varianza, correlación, histogramas y percentiles, así como el cálculo de previsiones y media móvil.
df = pd.read_csv("clickstream.csv") print(df.describe())
Para dominar la , es fundamental cerrar la brecha entre la teoría matemática y su aplicación directa en el análisis de datos real. Esta guía estructurada te llevará desde los fundamentos descriptivos hasta las técnicas de inferencia necesarias para modelos de aprendizaje automático de alta calidad. 1. Herramientas Esenciales (Stack Tecnológico)