Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High Quality Here

# Calcular p-valor p_valor = stats.norm.sf(abs(z))

# Cargar datos datos = pd.read_csv('datos.csv') # Calcular p-valor p_valor = stats

# Calcular media y varianza media = datos['variable'].mean() varianza = datos['variable'].var() # Calcular p-valor p_valor = stats

# Evaluar modelo y_pred = modelo.predict(X_test) print(f'MSE: {np.mean((y_test - y_pred) ** 2):.2f}') # Calcular p-valor p_valor = stats

# Crear modelo de regresión lineal modelo = LinearRegression()

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:

from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split