Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality Extra Quality <2025>

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9. Key Assumptions & Diagnostics

Never skip this.

# Compare groups if categorical_col and categorical_col in df.columns: groups = [group[numeric_col].dropna().values for name, group in df.groupby(categorical_col)] if len(groups) == 2: stat, p = stats.mannwhitneyu(*groups, alternative='two-sided') print(f"\ncategorical_col comparison: p=p:.4f")

Diagnóstico: ¿Validamos supuestos?

Los residuos deben ser independientes, normales y con varianza constante. Estadística Práctica para Ciencia de Datos: De la

# Probabilidad de tener exactamente 7 éxitos en 10 intentos con p=0.5
prob_exacta = stats.binom.pmf(k=7, n=10, p=0.5)
print(f"P(X=7) = prob_exacta:.3f")

Estadística Práctica para Ciencia de Datos: De la Teoría al Código Python

Por [Tu Nombre] – Tiempo de lectura: 12 minutos Colecciones de notebooks en GitHub que implementan ejemplos

Notebooks y recursos prácticos (implementación en Python)

Colecciones de notebooks en GitHub que implementan ejemplos de "Practical Statistics for Data Scientists" y "An Introduction to Statistical Learning".
Repositorios oficiales de scikit-learn, statsmodels y PyMC (con tutoriales reproducibles).

"Bayesian Data Analysis" (Gelman et al.) — capítulos aplicados y ejemplos en PyMC