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

import plotly.express as px

Un IC del 95% significa: "si tomaramos 100 muestras distintas, en 95 de ellas el parámetro verdadero caería dentro de este intervalo". import plotly

| ✅ Do | ❌ Don’t | |------|---------| | Always visualize before testing | Trust p-values blindly | | Report effect size + CI, not just p | Ignore multiple comparisons | | Check assumptions (normality, equal variance) | Remove outliers without justification | | Use non-parametric tests if assumptions fail | Confuse statistical significance with practical importance | | Set significance level before seeing data | Cherry-pick variables in regression | | Use bootstrap for complex estimators | Forget to document random seeds | Compara las medias de tres o más grupos

Es la reina de la estadística. Muchos algoritmos paramétricos (como la regresión lineal) asumen que los errores o los datos siguen esta curva acampanada. 10] y = [45

Compara las medias de tres o más grupos. Implementación de una Prueba A/B (Prueba t)

import statsmodels.api as sm # Datos de ejemplo: Horas de estudio vs Calificación X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [45, 50, 55, 60, 68, 70, 80, 85, 88, 95] X = sm.add_constant(X) # Añadir intersección model = sm.OLS(y, X).fit() print(model.summary()) Use code with caution. Conclusiones para una Práctica de Alta Calidad