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

): Lo que queremos demostrar (existe un efecto o diferencia).

table = [[184, 9816], [512, 9488]] chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(table) print(f"Chi-square p-value: p:.10f") # 2.1e-14

Estudiar la como alternativa a la estadística frecuentista tradicional. Aprender técnicas de remuestreo como el Bootstrapping . ): Lo que queremos demostrar (existe un efecto o diferencia)

A continuación, exploramos los pilares de la estadística práctica utilizando Python, el lenguaje estándar de la industria. 1. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

def bootstrap_ci(data, statistic=np.mean, n_boots=1000, ci=95): boots = [statistic(np.random.choice(data, len(data), replace=True)) for _ in range(n_boots)] lower = np.percentile(boots, (100 - ci) / 2) upper = np.percentile(boots, (100 + ci) / 2) return lower, upper A continuación, exploramos los pilares de la estadística

df = pd.read_csv('data.csv')

por Peter Bruce, Andrew Bruce, y Peter Gedeck (Alfaomega/Marcombo, 2ª edición) Al enfrentar la elección entre diferentes pruebas, es

En Python, el módulo scipy.stats proporciona las funciones para realizar las pruebas más comunes. Al enfrentar la elección entre diferentes pruebas, es importante verificar los supuestos subyacentes: el test t de Student asume normalidad y homogeneidad de varianzas, mientras que su alternativa no paramétrica, el test de Mann-Whitney, no requiere estos supuestos pero tiene menor potencia estadística.