Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality Direct

Todo científico de datos conoce la frase "correlación no es causalidad". Pero en la práctica, caemos en la trampa.

# Probabilidad de tener exactamente 7 éxitos en 10 intentos con p=0.5
prob_exacta = stats.binom.pmf(k=7, n=10, p=0.5)
print(f"P(X=7) = prob_exacta:.3f")

sns.set_theme(style='whitegrid') np.random.seed(42) Todo científico de datos conoce la frase "correlación

Use a high-performance stack:

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats import weightstats as ws
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, confusion_matrix
stat, p_valor = stats.shapiro(datos_normales)
print(f"p-valor: p_valor:.4f")  # Si p > 0.05, aceptamos normalidad.
 Use a high-performance stack: import pandas as pd

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tiempos = [120, 122, 119, 121, 123, 118, 220]  # El 220 parece outlier 3.0)
# p &lt
# Is average tip ≠ $3.00?
stats.ttest_1samp(df['tip'], 3.0)
# p < 0.05 → reject null (mean is different)