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

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

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

plt.figure(figsize=(10, 6))

# Matriz de correlación correlacion = df.corr() sns.heatmap(correlacion, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() Use code with caution. 4.2. Regresión Lineal Práctica

alpha = 0.05 t_critico = stats.t.ppf(1 - alpha/2, df=n-1) import pandas as pd import numpy as np import scipy

por Peter Bruce, Andrew Bruce, y Peter Gedeck (Alfaomega/Marcombo, 2ª edición)

A diferencia de los libros de texto tradicionales, este enfoque se centra en lo que en el día a día de un profesional de datos: Essential for detecting outliers

lr = LinearRegression() lr.fit(X_train, y_train) y_pred = lr.predict(X_test)

The range between the 25th and 75th percentile. Essential for detecting outliers. 2. Probability Distributions df=n-1) por Peter Bruce