Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality -

p_valores = [0.001, 0.01, 0.04, 0.20] alpha_corregido = 0.05 / len(p_valores) significativos = [p < alpha_corregido for p in p_valores] print(f"Tras Bonferroni, solo los primeros dos son significativos: significativos")

# Mann-Whitney (alternativa no paramétrica a t-test para dos independientes) stat, p_valor = stats.mannwhitneyu(ingresos_h, ingresos_m, alternative='two-sided') print(f"Mann-Whitney p = p_valor:.4f")

Al escalar datos, se debe usar la media/desviación de todo el dataset antes de separar train/test.

The gold standard in industry. By comparing two versions of a product, you use T-Tests or Z-Tests to see which performs better significantly. 4. Practical Python Implementation p_valores = [0

La estadística es el cimiento invisible de la ciencia de datos. Mientras que los algoritmos de Machine Learning automatizan las predicciones, la estadística proporciona las herramientas para validar si esas predicciones son consistentes, significativas y libres de sesgo.

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

Nominales (ej. color, país) y ordinales (ej. nivel de satisfacción: bajo, medio, alto). Medidas de Tendencia Central y Variabilidad explícita o implícitamente

Validar las asunciones de los algoritmos (como la normalidad de los residuos en una regresión). 2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con Python

Los modelos de Machine Learning asumen, explícita o implícitamente, que los datos siguen ciertas distribuciones. Reconocerlas permite elegir el algoritmo correcto. Distribución Normal (Gaussiana)

Antes de construir cualquier modelo predictivo, es obligatorio entender la fisonomía de los datos. El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) mitiga el riesgo de entrenar algoritmos con información sesgada o ruidosa. Medidas de Tendencia Central y Variabilidad significativas y libres de sesgo.

No podemos analizar toda la población del mundo. Por eso usamos muestras. Conceptos Clave de Muestreo : El grupo completo que queremos estudiar. Muestra : Una parte pequeña de la población.

es verdadera. Un umbral estándar (alfa) es 0.05. Si el p-valor es menor que alfa, rechazamos la H0cap H sub 0 Pruebas de Hipótesis Comunes Caso de Uso Prueba Estadística Función en Python Comparar medias de dos grupos independientes (numérico) stats.ttest_ind() Comparar proporciones de conversión (categórico) Prueba de Chi-Cuadrado stats.chi2_contingency() Comparar medias de más de dos grupos ANOVA stats.f_oneway() Ejemplo: T-Test para Pruebas A/B

. Ana solía pensar que "más datos es siempre mejor", pero el libro le enseñó que un muestreo bien diseñado podía reducir el sesgo y ofrecer una calidad superior incluso con Big Data. Empezó a usar técnicas de bootstrapping

contingency = pd.crosstab(df['sex'], df['smoker']) chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(contingency) print(f"p-value: p:.4f")