Estadistica Practica Para Ciencia | De Datos Y Python High Quality ((exclusive))

Evalúa si cada variable individual aporta valor significativo al modelo. Un valor menor a 0.05 es deseable.

print(f"Varianza explicada por cada componente: pca.explained_variance_ratio_") print(f"Varianza total explicada: sum(pca.explained_variance_ratio_):.3f")

Un IC define un rango de valores donde es probable que se encuentre el parámetro poblacional real (como la media verdadera) con un nivel de certeza específico (ej. 95%). diseñar experimentos limpios (como pruebas A/B)

# Boxplot sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=df, palette='Set2') plt.title('Distribución de Largo de Pétalo por Especie') plt.show()

df = pd.DataFrame( 'horas': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'calificacion': [30, 35, 45, 50, 55, 68, 72, 85, 88, 95] ) 95%). # Boxplot sns.boxplot(x='species'

Knowing the "shape" of your data dictates which algorithms you can use. Normal Distribution (Gaussian)

La estadística práctica te rescata del error común de asumir que un algoritmo complejo resolverá datos mal procesados. Dominar los fundamentos estadísticos te permitirá limpiar datos con criterio, diseñar experimentos limpios (como pruebas A/B), y validar rigurosamente tus modelos predictivos. diseñar experimentos limpios (como pruebas A/B)

El primer paso con cualquier set de datos es explorarlo. Necesitamos resumir sus características principales. Datos Estructurados

successes = (df['sex'] == 'Male').sum() n = len(df) ci_prop = proportion_confint(successes, n, alpha=0.05, method='wilson') print(f"Proportion of males CI: ci_prop")

Que dos variables se muevan juntas (correlación) no significa que una cause la otra. R-cuadrado ( R2cap R squared

from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor