Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality | FHD |

Un dato se considera outlier si está por debajo de $Q1 - 1.5 \times IQR$ o por encima de $Q3 + 1.5 \times IQR$.

X = df[['total_bill']].values y = df['tip'].values model = LinearRegression() model.fit(X, y) Un dato se considera outlier si está por debajo de $Q1 - 1

#DataScience #Python #Statistics #MachineLearning #DataAnalysis #Coding #TechSkills Aquí entran las pruebas de hipótesis

# Visualizar relación entre variables sns.scatterplot(x='variable1', y='variable2', data=datos) plt.show() data=datos) plt.show() En ciencia de datos

En ciencia de datos, frecuentemente necesitamos validar suposiciones. Por ejemplo: "¿El nuevo diseño web realmente genera más ventas que el anterior?" . Aquí entran las pruebas de hipótesis.

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:

# 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