Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality 🎉

print(f'Intervalo de confianza: {intervalo_confianza}')

# Calcular p-valor p_valor = stats.norm.sf(abs(z)) siendo las más populares NumPy

# Crear modelo de regresión lineal modelo = LinearRegression() Pandas y Matplotlib . A continuación

Python ofrece varias bibliotecas para realizar análisis estadísticos, siendo las más populares NumPy , Pandas y Matplotlib . A continuación, se presentan algunos ejemplos de estadística descriptiva con Python: y_test = train_test_split(datos.drop('variable'

# Realizar un test de hipótesis mu = 0 # media poblacional sigma = 1 # desviación estándar poblacional n = 100 # tamaño de muestra media_muestra = 0.5 # media de la muestra

# Dividir datos en entrenamiento y prueba X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datos.drop('variable', axis=1), datos['variable'], test_size=0.2, random_state=42)

# Evaluar modelo y_pred = modelo.predict(X_test) print(f'MSE: {np.mean((y_test - y_pred) ** 2):.2f}')