Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality

# Probabilidad de recibir 3 llamadas por minuto si el promedio es 2 prob_llamadas = stats.poisson.pmf(k=3, mu=2)

# CI ci = stats.t.interval(0.95, len(data)-1, loc=np.mean(data), scale=stats.sem(data)) print(f"95% CI: [ci[0]:.2f, ci[1]:.2f]") # Probabilidad de recibir 3 llamadas por minuto

# Definir límites limite_inferior = Q1 - 1.5 * IQR limite_superior = Q3 + 1.5 * IQR mu=2) # CI ci = stats.t.interval(0.95

: Usa Correlación Parcial para medir la relación entre dos variables eliminando el efecto de una tercera (ej: pingouin.partial_corr ). scale=stats.sem(data)) print(f"95% CI: [ci[0]:.2f

Focuses on how random sampling can reduce bias and improve data quality, even when dealing with Big Data. Statistical Experiments & Significance Testing: Utilizing principles like A/B Testing