Quality New! - Estadistica Practica Para Ciencia De Datos Y Python High

df_anova = pd.DataFrame( 'ingreso': np.concatenate([norte, centro, sur]), 'region': ['Norte']*50 + ['Centro']*50 + ['Sur']*50 )

Cada columna de tus datos es una muestra de una distribución teórica. Saber cuál te permite simular, generar intervalos de confianza y detectar anomalías. df_anova = pd

Antes de construir cualquier modelo predictivo, es obligatorio entender la fisonomía de los datos. El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) mitiga el riesgo de entrenar algoritmos con información sesgada o ruidosa. Medidas de Tendencia Central y Variabilidad df_anova = pd.DataFrame( 'ingreso': np.concatenate([norte

sns.set_theme(style="whitegrid") plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) df_anova = pd