2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Estadística Descriptiva
np.random.seed(42) datos_multi = np.random.multivariate_normal(mean=[0,0,0,0], cov=np.eye(4), size=500) df_pca = pd.DataFrame(datos_multi, columns=['A','B','C','D'])
Número de eventos en un intervalo de tiempo (ej. cantidad de visitas que recibe un servidor web en una hora).
# Calcular percentiles percentiles = datos['variable'].quantile([0.25, 0.5, 0.75]) print(f'Percentiles: percentiles') # Calcular percentiles percentiles = datos['variable']
# Probabilidad de recibir 3 llamadas por minuto si el promedio es 2 prob_llamadas = stats.poisson.pmf(k=3, mu=2)
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Mide la probabilidad de que ocurra un número determinado de eventos en un intervalo de tiempo o espacio (ej. número de clientes que entran a una tienda por hora). 4. Muestreo y el Teorema del Límite Central (TLC) Can’t copy the link right now
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print(f'Intervalo de confianza: intervalo_confianza')
Muchos entran a la Ciencia de Datos por el brillo de los algoritmos de , pero se quedan estancados cuando el modelo no rinde como esperaban. ¿El eslabón perdido? La Estadística Práctica . y tomarás mejores decisiones
La estadística descriptiva se enfoca en resumir y describir las características básicas de un conjunto de datos.
Domina estas herramientas con Python, y tomarás mejores decisiones, construirás modelos más sólidos y comunicarás hallazgos con integridad científica.
Un IC del 95% significa: "si tomaramos 100 muestras distintas, en 95 de ellas el parámetro verdadero caería dentro de este intervalo".
A diferencia de los libros de texto académicos, este se centra en lo que realmente importa para un Data Scientist. No se pierde en pruebas de significancia oscuras; te enseña a usar herramientas como el Bootstrap para estimar la incertidumbre y por qué el muestreo aleatorio sigue siendo vital incluso con "Big Data".