Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality Updated

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sns.set_theme(style="whitegrid") plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) One afternoon, tired of guessing which model parameters

plt.tight_layout() plt.show()

#Python #DataScientist #Stats #LearnPython #BigData #Analytics ddof=1)") # Cálculo del IQR q1

import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats as stats # Crear un conjunto de datos simulado data = [10, 12, 12, 13, 12, 11, 14, 100] # 100 es un outlier # Cálculos con Pandas y Numpy print(f"Media: np.mean(data)") print(f"Mediana: np.median(data)") print(f"Desviación Estándar: np.std(data, ddof=1)") # Cálculo del IQR q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75]) iqr = q3 - q1 print(f"IQR: iqr") Use code with caution. 2. Distribuciones de Datos del Mundo Real q3 = np.percentile(data