# 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)
La estadística es una disciplina fundamental en la ciencia de datos, ya que proporciona las herramientas y técnicas necesarias para analizar y interpretar datos de manera efectiva. En este artículo, exploraremos la estadística práctica para la ciencia de datos con Python, proporcionando una guía de alta calidad para aquellos que buscan aplicar conceptos estadísticos en sus proyectos de ciencia de datos. # Dividir datos en entrenamiento y prueba X_train,
# Crear modelo de regresión lineal modelo = LinearRegression() y_test = train_test_split(datos.drop('variable'
# Calcular estadístico z z = (media_muestra - mu) / (sigma / np.sqrt(n)) siendo las más populares NumPy
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:
# 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
from scipy import stats
