# Graficar distribución de datos plt.hist(datos['variable'], bins=50) plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.title('Distribución de Datos') plt.show()
# Entrenar modelo modelo.fit(X_train, y_train) # Graficar distribución de datos plt
La estadística es una disciplina fundamental en la ciencia de datos, ya que proporciona las herramientas y técnicas necesarias para analizar y interpretar datos de manera efectiva. En este artículo, exploraremos la estadística práctica para la ciencia de datos con Python, proporcionando una guía de alta calidad para aquellos que buscan aplicar conceptos estadísticos en sus proyectos de ciencia de datos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de modelado
# Dividir datos en entrenamiento y prueba X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datos.drop('variable', axis=1), datos['variable'], test_size=0.2, random_state=42) # Graficar distribución de datos plt.hist(datos['variable']
print(f'Media: {media:.2f}') print(f'Varianza: {varianza:.2f}')
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
El modelado estadístico se enfoca en construir modelos para predecir resultados futuros o explicar relaciones entre variables. A continuación, se presentan algunos ejemplos de modelado estadístico con Python: