Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality -

# Graficar distribución de datos plt.hist(datos['variable'], bins=50) plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.title('Distribución de Datos') plt.show()

# Realizar un intervalo de confianza intervalo_confianza = stats.norm.interval(0.95, loc=media_muestra, scale=sigma / np.sqrt(n)) # Graficar distribución de datos plt

El modelado estadístico se enfoca en construir modelos para predecir resultados futuros o explicar relaciones entre variables. A continuación, se presentan algunos ejemplos de modelado estadístico con Python: # Graficar distribución de datos plt.hist(datos['variable']

# Calcular p-valor p_valor = stats.norm.sf(abs(z)) # Graficar distribución de datos plt

print(f'Intervalo de confianza: {intervalo_confianza}')

# Cargar datos datos = pd.read_csv('datos.csv')