Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality

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Dirigido a programadores que desean poner la estadística en práctica con Python, este libro enseña cómo aplicar técnicas estadísticas a problemas cotidianos del mundo real. Cada capítulo funciona como un tutorial independiente donde abordas temas concretos como regresión lineal para predecir tiempos, modelos de series temporales para pronosticar precios, y cadenas de Markov para análisis de fiabilidad. Destaca por su equilibrio entre teoría y práctica con código en Python bien anotado y ejemplos reales. El autor, Gary Sutton, es vicepresidente de analytics en una importante empresa financiera y posee un máster en Ciencia de Datos por la Northwestern University. ¿Quieres el notebook completo con todos los ejemplos

# Probabilidad de recibir 3 llamadas por minuto si el promedio es 2 prob_llamadas = stats.poisson.pmf(k=3, mu=2) Cada capítulo funciona como un tutorial independiente donde

sns.boxplot(y=df['ingreso'], ax=axes[1], color='lightgreen') axes[1].set_title('Boxplot de Ingresos') # Probabilidad de recibir 3 llamadas por minuto